Delaunay三角网内插多边形算法研究

针对Delaunay三角网内插多边形的实用性,提出了一种Delaunay三角网快速内插多边形算法,该算法先将多边形的边作为约束数据入网,然后对多边形内部三角形进行清空处理.在影响区域及多边形内部三角形确定上,提出了一种快速解决方法,大大提高了算法的执行效率.     

数学形态学与拓扑约束支持的单条河流骨架线提取

为解决当前遥感手段提取河流骨架线自动化程度不高、精度有限、易发生断裂等问题,提出一种基于数学形态学与拓扑约束理论的完整单条河流骨架线自动化提取方法。该法综合利用归一化水体指数(NDWI)和数学形态学方法提取遥感影像中的河流及河流初始骨架线;从河流初始骨架线二值图中获取断点,并自动计算膨胀系数,利用局部膨胀细化法进行连接;结合拓扑约束,利用初始骨架线对连接线进行去伪操作。结果表明,该方法能有效解决细小、易发生断裂的单条河流的完整骨架线自动提取的难题。     

机载激光雷达点云的阶层式分类

激光雷达是一种快速获得高密度高精度的三维数字地面信息的新技术。本文介绍了几种激光雷达数据过滤算法,提出了激光雷达点云数据的阶层式分类策略,并将基于航拍影像数据进行着色后的机载激光雷达点云数据作为研究对象,对其应用激光雷达数据过滤算法进行阶层式分类。实验结果表明,此种方法能有效地对大部分地物信息进行过滤和分类。     

激光雷达点云平面拟合过滤算法

在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究.结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果.     

基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型

动态车辆路径规划是智能交通和商业物流领域中的一个重要研究方面,其最大的优点是就是综合考虑了各种实时信息,及时优化更新配送车辆的行驶路径,进一步降低物流成本.提出了一种基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型.该模型将时变的交通信息和动态客户订单考虑在内,可以获得比较好的动态更新效率和优化结果,为此类动态车辆路径规划探索出了一条可行的途径.     

神经网络支持下的Sentinel-2卫星影像自动云检测

为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题，提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型，自动提取高层次影像特征；再将影像特征输入分类器，实现遥感影像的像素级分类，从而分割出云覆盖矩阵；最后将云覆盖矩阵转化为云二值图，结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试，结果表明：该方法检测精度较高，速度较快，且无须辅助信息与人工干预，可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。     

BitTorrent的影像流式传输模型研究

从BitTorrent协议算法在遥感影像流式传输中的局限性入手,研究BitTorrent结构中影像流式传输的实现机制,并提出一种基于BitTorrent的影像流式传输模型。模型在利用追踪服务器进行资源定位的基础上,使用适合影像流传输的影像瓦片动态下载队列机制,并对瓦片块选择下载算法进行改进。通过模拟试验测试表明,模型在影像瓦片块选择算法参数K取0.8时性能最佳,在大量用户并发访问场景中具有良好的稳定性。此外,模型在控制网络平衡性方面也较同类方式有所改进。     

一种GML文件到地理OWL文件的流式转换方法

在XML数据流式转换技术的基础上,提出了一种GML文件到地理OWL文件的流式转换方法。首先通过分析GML元素到地理OWL元素的映射关系,构建元素映射转换模型,然后利用STX描述该模型,最后进行技术实现。实验表明,该方法正确、高效,对内存消耗少,适用于大数据量的GML文件到地理OWL文件的转换。     

资源一号02C星图像水体信息提取方法

针对我国西部高原湖区资源卫星遥感监测与应用需求,开展资源一号02C星(ZY-1 02C)图像水体信息提取方法研究。用归一化植被指数和归一化差异水体指数进行龙羊峡库区水体信息提取,并将二者结合,提出决策树水体信息提取方法。以人工解译的水体区域为参考,对水体区域的整体提取结果、细节提取结果和误提取率进行统计和对比分析。实验结果表明,NDVI法易受到薄云的影响,但受冰雪和地形的影响较小;NDWI法在冰雪、薄云和山体阴影等成像条件下会受到不同程度的影响;决策树法虽然受山体阴影等地形的影响较大,但是能有效地消除冰雪和薄云等气候环境的干扰。