基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法

提出了一种在对遥感影像分类的基础上进行地图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测．构建一个三层的MLP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。     

利用RAMS制作线划图和专题图

本文介绍了RAMS硬件构成及功能,并着重叙述了利用该系统制作线划图和专题图的基本方法及其应用。     

湖泊水质预测模型的建立及其应用

根据东湖多年监测数据分析，建立了多元相关预测模型、基于灰色理论灰色系统的预测模型和质量平衡模型。为了提高灰色预测精度，利用残差对模型进行了相应的修正，并利用３种模型对影响东湖水质主要因子－经济、人口、ＢＯＤ、ＣＯＤ、ＴＮ、ＴＰ进行了２０００的预测，提出了东湖污染防治对策。     

城市规划管理新手段──遥感与地理信息系统

本文简要介绍了现代城市规划的特点和遥感用于获取城市环境、用地状况、城市动态变化状况以及绿化、建筑、人口等城市规划所急需的基础信息资料的方法及特点。阐述了地理信息系统的功能及其在城市规划管理中的应用。     

二维水质扩散模型的建立及应用

根据东湖实际，探讨了二维湖泊水质扩散模型及其定解。提出的二维交替算法，具有快速收敛及确保精度等特点；改进后的内插模型解决了流场和浓度场的初始值和边界条件问题，形成了全湖数字高程模型；在浓度等值线快速生成的基础上，通过接口自动形成信息系统空间和属性件，完成了专题自动分类。     

基于蚁群优化的特征选择新方法

利用蚁群优化算法解决特征选择问题，以获得能代表问题空间的较优特征子集，并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例，利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明，本文方法不仅能够降低图像特征空间维数，减少图像分类的工作量，而且还可以提高分类识别的正确率。     

基于Hilbert排列码与R树的海量LIDAR点云索引

本文分析当前索引方法存在问题,针对高效海量点云数据的要求,提出一种基于Hilbert码与R树的二级索引方法。论文阐述了二级索引的建立原理与方法,可通过聚类方法与R树度M值来的优化第一级索引;使用Hilbert R树作为第二索引,可以有效控制两级R树的高度,同时点云的增加与更新可只在局部进行。最后本文通过两组实验来验证该数据组织方法的可行性和跟其他索引(KD树与四叉树)进行比较,得出它是一种高效管理海量点云的方法。     

基于街景影像的交通标志识别

针对街景影像中交通标志识别存在的问题,结合交通标志的对称性特点和Hough变换对图形检测的抗残缺能力,提出一种基于Hough变换搜索交通标志中心点的交通标志检测方法。在识别过程中,利用SIFT算法将提取的目标区域依次与对应模板库中的模板影像匹配进行交通标志的识别。