基于云计算的新型高鲜度电子地图平台构建

在电子科技发展迅猛的新时代,电子地图可为车载导航、手机、PAD、互联网等使用者提供基于位置的各种服务。针对现有电子地图生产平台更新频率低、处理速度慢、现势性差等问题,本文利用大数据挖掘、云计算及人工智能等新技术,通过自动识别成图及自动化编辑能力,对电子地图的在线快速更新技术,以及从采集、编辑到出品的一体化流程进行了研究。并以此建立了基于云计算的新型高鲜度电子地图平台,实现了电子地图道路信息与兴趣点的在线增量更新,大幅度提升了电子地图的生产能力、准确率及效率。     

基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取

针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是:构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整(dynamic time warping,DTW)算法作为时间序列相似度的度量方法,计算所有像元与标准水体像元时间序列的相似性;将水体边缘混合像元的DTW距离值设定为参考阈值,采用阈值法提取相似性较高的时间序列数据,其对应的像元即被识别为水体像元;最后利用每个像元的DTW距离值代替其后向散射值,采用8邻域搜索方法提高水体识别的精度。以2008年1—12月获取的25景分辨率为150 m的ENVISAT ASAR图像进行水体像元提取试验,结果表明,该方法的完整率和正确率均较高,能够应用于大范围区域水体的提取与制图。