用于车辆导航的路径规划数据逻辑模型

在深入分析路径规划数据结构的基础上,给出了一种用于车辆导航的路径规划数据逻辑模型。首先给出了路径规划数据的组成要素,阐述了各组成要素之间的相互关系,然后给出描述各类要素状态与特征的属性组成。通过实践证明,路径规划数据逻辑模型的建立对于制定导航数据物理存储格式、指导导航数据的格式转换与数据生产具有重要的意义。     

结合MNF变换与灰值形态学的三江平原多光谱、多时相MODIS遥感影像分类

通过对影像进行光谱特征分析,及对各种植被类型进行物候特征分析,选用以NDVI数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行最小噪声分离MNF变换,然后进行灰值形态学滤波,运用阈值分割法提取旱地,并运用自组织特征映射SOM神经网络聚类模型分离湿地和水田。实验结果与现有的研究成果相比,精度有较大提高。     

国土房产信息资源目录服务系统研究与实现

在国土资源和房产管理局的信息化过程中,缺乏一个有效的系统来管理、使用这些庞大而分散的国土资源,这就需要建立国土资源目录服务系统。本文探讨了国土信息资源目录系统的功能、元数据框架,并实现了深圳市国土资源与房产信息资源目录,此系统提高了查询资源的效率、实现了跨部门和跨应用系统的信息资源的共享。     

测量学与GIS课程一体化教学内容体系的构建

为适应测绘信息化和测绘新业态背景下测绘工作重心的发展变化,针对目前非测绘与地理信息类专业中的测量学和GIS两门课程的教学,基于对两门课程进行一体化教学的思路,研究构建了两门课程的一体化教学内容体系。     

多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测

作为智能交通系统ITS的基础和关键问题，交通流量预测方法的研究有着重要的意义。为适应交叉路口短时交通流量的实时变化性和非线性性，本文提出将一种多子群遗传神经网络算法（MPGNN）应用于交叉路口短时交通流量预测的方法，结合BP网络对非线性问题良好的求解能力和遗传算法优良的全局寻优能力，并建立遗传算法的多个子种群来搜索BP网络的最佳结构。通过对武汉市珞瑜路、武珞路、珞狮南路、珞狮北路交叉路口的短时交通流量进行预测分析，取得了良好的实验效果。根据预测结果对该路段的交通流量进行重新分配和控制，对缓解珞瑜路和武珞路段高峰时期交通流量的压力具有重要作用。     

用于时间序列聚类分析的小波变换和特征量提取方法

利用小波变换的多尺度分辨功能,对时间序列数据进行多次Haar小波变换,将时间序列分解为尺度分量和细节分量;通过保留尺度分量,提取时间序列的趋势信息,并结合统计特征量计算,将时间序列的趋势信息与几种统计特征量组合在一起,构成SOM神经网络的输入向量,对时间序列进行聚类分析。通过在几类模拟时间序列数据上进行实验分析,取得了较好的实验效果。并将此方法应用到基于MODIS遥感影像的林地植被提取中,获得了较高的提取精度。