改进支持向量机算法无人机影像信息精确提取

支持向量机(SVM)算法作为一种成功应用于大多数遥感影像的分类方法,虽然具有较高的提取精度,但是针对分类中仅仅采用单一参数,严重依赖于参数选择的不足,该文基于AdaBoost算法提出一种改进的SVM分类方法。该方法采用选择径向基函数作为核函数的SVM算法作为AdaBoost的弱分类器,实现了核参数的自适应调整。实验结果证明,该方法可以达到精确提取无人机影像信息的目的。     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

从地理信息服务到地理知识服务:基本问题与发展路径

从地理信息服务升级到地理知识服务,既是一种必然的发展趋势,也是信息爆炸困境下的迫切现实需求.本文辨析了地理知识服务的内涵、与地理信息服务的联系及区别,以及其对形式化知识表示与智能化知识处理的要求.在分析传统人工智能技术的局限性和人工智能技术新近突破性进展的基础上,指出最新发展水平的人工智能技术为发展地理知识服务提供了令人乐观的认知智能基础.从地理知识服务的时空本质特性的角度,指出了发展地理知识服务面临的空间表示知识化、空间分析认知化、知识服务情境化3方面的主要问题,进而提出了地理知识服务的分级发展策略和推进路径.     

像元与对象特征融合的高分辨率遥感影像道路中心线提取

提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱特征。然后,将像元级特征与多尺度对象特征进行决策级融合,完成道路网的粗提取。最后,结合本文所提出的非道路区域自动去除算法和张量投票算法,实现道路中心线的精提取。不同场景、不同分辨率数据下开展的试验结果表明,该方法可有效改善传统道路提取方法易产生的"盐噪声"和非道路地物粘连现象。     

北京市城市形态与热岛强度关系的日夜对比研究

近年来城市热岛效应日益严重,深入理解城市形态与热岛强度的复杂关系对缓解热岛效应意义重大。然而当前城市形态与热岛强度关系研究多聚焦于日间,研究结果也仅适用于日间热环境改善。针对此问题,以北京五环内区域为研究区,以街区为基本分析单元,基于经典的最小二乘回归、地理加权回归和新兴的多尺度地理加权回归模型分析了城市形态与热岛强度关系的日夜差异。主要得出以下结论:①北京五环内的热岛强度空间分布格局在日间和夜间两时段差异显著,影响热岛强度的城市形态指标类别在两时段也不尽相同;②无论在日间还是夜间,多尺度地理加权回归模型性能均最优,其次为地理加权回归和最小二乘回归,表明城市形态与热岛强度关系具有明显的空间非平稳性,各形态指标对热岛效应的影响存在明显的尺度差异;③各形态指标的带宽在夜间更小,表明城市形态与热岛强度关系的空间非平稳性在夜间更强。基于以上研究结果,建议城市规划人员在开展以减缓热岛效应为导向的城市形态优化工作时,应更加注重时间针对性和空间针对性,从而制定出“因时段制宜”和“因街区制宜”的热岛减缓策略。     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

充分有效地利用像素间的空间关系,是提高高分辨率遥感影像解译精度的关键之一。提出一种空间像素模板来获取空间邻域关系,并结合Adaboost集成学习算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先,基于过滤式特征选择方法自动生成像素模板,继而构建多维特征向量,然后利用Adaboost算法实现多特征的加权集成利用提取河流。相关试验结果表明,本文提出的方法河流提取结果面向对象特征显著,并且能够较好地将与河流具有光谱重叠的其他地物区分开。     

局部相位特征描述的多源遥感影像自动匹配

由于影像间显著的几何和辐射差异,多源遥感影像自动匹配一直是目前研究的难点问题。首先引入具有光照和对比度不变性的相位一致性模型,并对其进行扩展,构建相位一致性的特征方向信息,然后借助于梯度方向直方图的模板结构,利用其特征值和特征方向,建立一种局部特征描述符——局部相位一致性方向直方图（local histogram of orientated phase congruency,LHOPC）,最后利用欧氏距离作为匹配测度进行同点名识别。对四组多源遥感影像进行试验,其结果表明,相比于尺度不变特征转换和加速鲁棒性特征算法,LHOPC能更为有效的抵抗影像间的辐射差异,提高了匹配性能。     

时空知识中心的研究进展与应用

时空知识是对实体空间位置、形态、分布、关系、运动、变化、趋势等信息进行概括和凝练,形成具有时间和空间特性的知识.时空知识中心是时空知识获取、积累、创造、演化和利用的服务平台或环境.构建时空知识中心是智能化测绘面临的机遇和挑战,相关研究还处在起步探索阶段,尚无可供借鉴的、成熟的建设和服务模式.本文瞄准测绘"两服务,两支撑"的基本定位,借鉴国内外知识中心建设的实践,融入智能化测绘的有关理念,提出时空知识中心概念、内涵、技术框架、主体实现方法及研究进展,指出时空知识中心是现有地理信息中心智能化转型升级的发展方向.