面向对象和规则的高分辨率影像分类研究

随着航天遥感技术的发展,遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率极大提高,高效解译并处理海量的、具有空间几何信息和纹理信息的地物高分辨率遥感影像数据已成为遥感领域研究的重点与难点。对此,本文提出一种面向对象和规则的遥感影像数据的分类提取方法,即通过发现和挖掘高分辨率影像丰富的光谱和空间特征知识,建立影像对象多层次网络分割分类结构,实现对遥感影像准确快速的地物分类和精度评价。以藏南地区WorldView-2影像数据为试验研究对象,采用面向对象和规则的影像分类方法进行验证试验,即综合采用均值方差法、最大面积法、精度比较法进行分析,选择3种最佳分割尺度建立多层次影像对象网络层次结构进行影像分类试验。结果表明,采用面向对象规则分类方法对高分辨率影像进行分类,能使高分辨率影像分类结果近似于目视判读的结果,分类精度更高。面向对象规则分类法的综合精度和Kappa系数分别为97.38%、0.967 3;与面向对象SVM法相比,分别高出6.23%、0.078;与面向对象KNN法相比,分别高出7.96%、0.099 6。建筑物的提取精度、用户精度分别比面向对象SVM法高出18.39%、3.98%,比面向对象KNN法高出21.27%、14.97%。     

地理信息技术辅助中学地理教学模式研究

近40年来地理信息系统(GIS)的理论、技术和教育在世界范围内取得了突飞猛进的发展,而GIS辅助地理教学的研究还刚刚起步。文中设计了GIS辅助地理教学的模式,说明了模式的关键内容,论证了GIS是一种分析解决地理问题的良好工具。以"中国年平均降水空间分布"综合图的制作为例,介绍了GIS辅助中学地理教学的具体方法。     

MongoDB的遥感影像分布式存储策略研究

通过碎片式划分算法对影像进行分级分块处理,提出基于MongoDB的非关系型数据库遥感影像数据存储策略,使其在高并发访问的前提下,读写速度没有明显下降。通过试验对比其与基于SQL Server数据库的遥感影像存储方法的存储效率和多并发访问效率,结果表明,MongoDB在遥感影像的存储与多并发访问上效率明显高于后者。     

改进全卷积网络方法的高分二号影像农村道路提取

针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。     

基于HBase的矢量空间数据存储与查询方法及其应用

研究了HBase存储机制,针对现有存储查询方法效率低等缺陷,设计了HBase矢量空间数据存储表模式,如行键、过滤列族、几何列族及非几何列族等,以MapReduce算法为基础改进了原有的区域查询方法,上述改进有效提高了HBase中矢量空间数据查询效率。以某地近100 a地质灾害数据进行实验,结果表明：设计的存储模型可行,查询算法与传统查询算法相比效率更高;由于MapReduce运行过程中的通信等原因,当数据量小于5万级时,算法优势并不明显;当数据量大于10万级时,算法查询时间低于原来的1/2,而数据量达到100万级时,算法查询时间仅为算法改进前查询时间的1/20。数据量越大,并行化处理优势越明显。     

一种修改建筑物底部DEM和DLG的实用方法

三维快速建模在实现三维数字城市建设进程中起着举足轻重的作用。针对JX-4G数字摄影测量系统测得的数字高程模型（DEM）和数字线划图（DLG）,提出一种改进的方法,主要对建筑物底部的DEM和道路DEM处存在的不匹配问题进行修改,并对DLG数据中建筑物高度信息的缺失进行改进。改进后的DEM和数字正射影像图（DOM）能生成更高精度的数字表面模型（DSM）,为高效率、高精度地建立三维数字城市模型奠定基础。     

地质大数据分析与应用模式研究

大数据时代下地质数据的获取方式多种多样,数据量十分庞大,数据格式复杂多样。从地质大数据的存储管理、数据挖掘技术、可视化技术等方面阐述了其分析应用的关键点。介绍了大数据不同于传统数据的分析思维,强调注重数据本身的重要性。大数据的分析与应用方法处在不断创新中,同时也面临巨大挑战,如何保证地质大数据的质量、如何高效地搭建云平台等都是需要解决的难题。指出了地质大数据的开发对矿产资源预测、城镇选址等具有十分重要的意义。