管网信息系统机内数据质量控制

本文以ＡＲＣ／ＩＮＦＯ地理信息系统软件为平台,就建立城市管网信息系统过程中,空间数据质量的控制（检查）内容,控制方法进行了讨论,并给出了管网信息系统中属性及其逻辑一致性等误差控制的软件实现。     

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

城市场景结构感知的网格模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法全局几何特征信息损失严重的缺点,提出一种具有结构感知功能面向城市三维模型重建的网格简化算法。该算法顾及城市影像中平面结构特征,以代理平面为全局特征约束条件,使模型在简化过程中全局结构特征更多地被保持,以利于多层次细节模型(LOD技术)、网格优化提速等模型后续操作。以倾斜摄影获取影像生成的初始三角网格模型为试验数据,采用所给算法对其进行网格简化并与QEM算法进行对比。结果表明:所给算法简化精度及简化效率均优于QEM算法。     

基于智能手机的高校学生公寓信息系统设计与实现

随着社会信息化的蓬勃发展以及各大高校的数字化建设,学生公寓也越来越多地被移动网络覆盖,新一代智能手机等移动通信设备的普及以及系统性能的提升,学生“移动公寓”的实现成为可能.现基于B/S模式、采用PHP+MySQL框架,以软件工程设计思想为指导,设计并实现了基于移动端的高校学生公寓信息系统.完成的系统使学生能够在手机端实现公寓基础设施的维护及报修,公寓管理人员在PC端实现消息发布及公寓数字化管理等.系统的实现为提高公寓管理信息化水平进行了有益的尝试.     

多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法

提出一种基于多尺度特征融合的建筑物提取方法,结合新的网络DenseASPP-UNet,以实现影像多尺度特征的融合,进而高精度提取建筑物.通过Inria开源建筑物航空影像数据集进行验证,表明DenseASPP-UNet相比其他深度学习方法建筑物提取精度有很大的提升.     

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。     

相机检校控制场像点坐标自动定位与高精度量测

针对三维控制场相机检校中像点坐标的量测精度和效率较低的问题,该文研究在三维控制场物方控制(编码)点三维坐标已知的情况,通过对编码点自动识别与定位,借助直接线性变换(DLT)方法计算影像投影变换参数,实现影像控制点像点坐标自动初定位。通过边缘检测、最小二乘椭圆拟合、最小二乘直线拟合等步骤,实现控制点像点坐标的高精度定位量测。试验表明,此方法可实现控制点像点坐标全自动高精度定位量测,定位精度达0.04像元,提高了相机检校的精度和效率。     

视线鼠标在电子地图浏览中的应用

电子地图越来越多地进入人们的生活,但肢体残疾人士很难使用鼠标浏览电子地图。另外,公共场所用触摸屏操作电子地图存在卫生问题。因此,使用非接触的人机交互方式浏览地图成为需要解决的问题。近年来,人机交互中视线跟踪技术的发展,为问题的解决提供了可能。通过用视线鼠标浏览电子地图的实验,设计基于视线鼠标的地图浏览工具,成功实现非接触方式浏览电子地图的目标。     

密集光流法正射影像镶嵌线智能提取

针对正射影像拼接时影像间存在复杂的几何错位问题,提出一种基于密集光流法正射影像镶嵌线智能搜索方法.利用影像密集光流、梯度信息和灰度信息构造代价影像并视其为带权无向图,以图割模型为基础,采用最大流最小割原理自诊断搜索镶嵌线.实验结果表明,采用所提方法得到的稀疏建筑区镶嵌线代价像素数大于100的仅占路径长度的0.7％,且相...     

面向对象高分遥感影像典型自然地物半自动提取

针对目前高空间分辨率遥感影像（简称高分遥感影像）地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法。首先构建最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特征。用户通过“种子点”交互选取提供前景样本,并基于区域邻接图（Region Adjacency Graph, RAG）寻找合并代价最小的区域扩充前景样本。在自动构建的环形缓冲区内选择背景样本,利用特征空间高斯滤波实现全连接条件随机场中均值场更新。依据全连接条件随机场描述全局信息,结合不同地物的提取准则最终得到自然地物的提取结果。以航空和高分二号(GF-2)遥感影像为实验数据,分别对林地、草地、耕地、裸地和水体等典型自然地物进行提取。结果显示,基于本文方法的航空影像典型自然地物提取总精度和Kappa值为0.959和0.948,相较于SVM方法分别提升了20.757%和0.268。高分二号(GF-2)遥感影像的提取总精度和Kappa值为0.959和0.941,相比SVM方法分别提高了1.698%和0.133。证明所给方法能够通过较少的用户交互,实现高分遥感影像典型自然地物高精度智能提取。