多源重力场信息融合处理方法

针对如何有效融合陆海交界区域不同分辨率的多源重力数据,本文重点研究了最小二乘配置、多分辨率最小二乘配置和点质量建模理论的数据融合处理方法。通过对实验区的多源观测数据融合处理,结果表明,3种融合方法反演的陆地重力异常数据的外符合精度在3×10-5m.s-2左右。多分辨率最小二乘配置和基于点质量理论的多源重力信息融合处理方法,能够达到有效融合各种分辨率数据的目的。     

融合多源地面沉降监测数据的理论与方法研究

以多源地面沉降监测数据为研究对象,通过多源数据融合方法的研究,力图为多源地面沉降监测数据融合处理提供参考。文中认为多源地面沉降数据融合应采用预处理、融合计算以及插值计算等方法,解决多源数据融合的问题,使融合后的数据能较好地解决单一地面沉降数据的缺点,融合后的地面沉降数据拥有了多源数据的优点,对地面沉降预测提供更加准确丰富的数据基础。     

渤海湾多源重力数据的自适应融合处理

在最小二乘逐步配置基础上,提出了以调整观测信号自协方差及互协方差函数为主要形式的多源重力数据自适应融合处理方法,构建了基于配置结果的自适应融合以及基于观测信号的自适应融合两种融合模式。分别利用两种融合模式对渤海湾陆海交界区域的航空重力数据、卫星测高反演重力数据以及陆地重力数据进行了融合处理,其中基于观测信号的自适应融合模式取得了较优的融合效果,通过船测重力数据的外部检核表明,融合数据的总体精度优于3.7毫伽 。     

面向空间数据更新的多源数据融合关键技术研究

针对当前空间数据融合与持续高效更新存在的问题,对多源数据融合的理论和方法进行深入研究,目的是提高多源数据的智能化融合程度和融合效率,进而推进多源数据的应用和成果转化.文中着重阐述了面向空间数据更新的资料分析与评价、数学基础一致性处理、矢量数据语义转换、多源数据的组织与管理、数据定位精度提高检验和面向应用需求的多模式表达等关键技术.     

基于多源遥感影像快速更新基础地理信息技术的研究

在对多源遥感影像数据快速匹配处理、影像最佳波段组合和融合方法及更新信息变化发现识别技术进行研究试验的基础上,提出了基于多源遥感影像快速更新基础地理信息的技术方法和工艺流程。     

多源矢量数据一致性处理研究

如何对空间数据进行有效管理和综合应用,特别空间数据的增量级联更新、集成与融合问题,是当前GIS发展中的一项课题。多源异构数据融合的前提是对不同空间数据中的同一地理实体进行识别,建立数据之间的匹配关系,进行一致性处理。本文对多源空间矢量数据产生差异的原因、多源空间矢量数据不一致的表现特征进行归纳;本文介绍多源空间矢量数据一致性处理的必要性,即能够实现数据的有效融合、能够实现对数据质量的评估等;提出了多源空间数据一致性处理基本原则和方法,为相关的工作提供参考。     

基于小波变换的遥感影像融合技术发展现状

多源遥感影像数据融合技术是解决海量遥感影像数据处理问题的一条有效途径。通过介绍目前基于小波变换的遥感影像融合技术发展状况,以及各种融合方法的优缺点和适用范围,为遥感影像融合系统的研究与开发提供参考。     

多源异构数据在水利监测信息化中的应用

在水利工程监测的工作中,随着自动化、信息化等技术的发展渗透,带来了愈发多样及更高精度的数据源,对多源数据进行综合处理分析并进行有效整合,是提高数据利用效率、实现大坝监测快速处理与反应的关键手段之一。通过研究基于多源数据融合的大坝监测技术,根据数据类型和内容的差异,建立标准化的数据管理框架,研究多源数据融合及应用方向,消除信息孤岛,打通信息壁垒,提高多源异构数据感知及利用效率。为大坝监测管理工作探索了更加方便的信息感知汇集、数据分析处理等新的手段及方向,为相关工程和应用提供有益参考。     

基于特征的模糊神经网络遥感图像目标分类识别

特征是图像处理中用于辨识目标的最基本属性.提出了利用模糊神经网络方法,针对舰船的几何特征、矩特征和纹理特征进行舰船目标识别处理.首先简单地描述了几何特征、矩特征尤其是Hu矩特征、一阶纹理特征和二阶纹理特征.然后分别对仿真数据、卫星观测数据中的舰船目标,以及自动检测处理获取的舰船目标的几何特征、Hu机特征和纹理特征进行了提取和分析.模糊神经网络方法可以综合模糊集理论和神经网络方法的优势,有效地实现基于特征的图像目标分类识别处理.文章首先描述了一种主从神经元结构的模糊神经网络分类识别方法,然后利用该方法对大型舰船进行分类识别,包括基于单类舰船特征的分类识别和基于多源(时相)数据融合的分类识别.实验结果表明,基于大型舰船的几何特征、矩特征和纹理特征,利用模糊神经网络方法可以实现对大型舰船目标的有效分类识别.通过多源数据融合处理,可以改善分类识别效果.     

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系。论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法。给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法。最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法。     

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系.论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法.给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法.最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法.     

LIDAR数据与多源数据融合的方法

通过分析LIDAR数据特点,并结合各种典型多源数据,论述如何在保持各数据源精度的前提下,实现多源数据融合的集成技术;提出一种基于地形约束条件下的点云DEM生产方法,并采用金字塔模型及线性四叉数瓦片式索引对数据进行管理,从而实现对多源数据的融合与快速浏览。     

多源遥感影像数据融合理论与技术

在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上,归纳了多源遥感影像数据融合方法,并对数据融合的关键技术及研究热点进行了总结。     

“天地图·福建”数据属性融合处理及程序实现

属性融合是天地图数据融合工作提交质检前的重要一步。本文介绍了天地图数据属性融合处理中图元标识码生成、属性全角半角转换和空值标准化处理设计思路,并基于FME+Python开发程序实现。程序应用在“天地图·福建”属性融合处理中,高效、准确地实现了属性融合批量自动化处理。     

顾及地址语义和地理空间特征的多源POI位置融合

多源POI位置融合是实现地理空间数据匹配融合的关键技术之一。然而,由于不同POI数据源之间位置编码的差异及定位误差,导致位置融合更加困难。本文提出了一种顾及地址语义和地理空间特征的多源POI位置融合方法。首先,通过TextRCNN和图注意力网络提取地址属性的语义特征;然后,使用多层感知机提取位置属性的地理空间特征;最后,基于自注意力机制通过特征聚合实现多源POI位置融合,并对成都市百度地图、腾讯地图和高德地图的POI数据进行试验验证。结果表明,该方法显著优于现有方法,平均位置融合精度优于12 m。     

浅谈“天地图”数据融合

为方便多源综合地理数据的共享及综合查询而建立了"天地图"国家地理综合信息公共服务平台。本文针对不同数据节点、不同精度及不同模型的地理数据进行对比分析,从矢量融合、地名地址与兴趣点融合及影像融合三个方面阐述了"天地图"数据融合的内容和方法,为多部门、跨地区、跨行业之间的地理信息查询、交换、共享提供了可供参考的基础数据处理方法。     

基于实景三维模型的多源数据集成技术研究

实景三维模型是目前智慧城市建设的首选三维地理底图,结合武汉市实景三维模型建设工作,针对智慧城市建设需要,提出了一套基于实景三维模型进行多源数据融合的基本模式,并对数学基础一致性处理、多源数据分布式存储和基于需求的多模式表达等关键技术进行了研究。该成果在城市规划建设管理中得到了较好应用,为国内其他城市开展类似工作提供了参考。     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合,在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上,实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。     

空间数据融合技术在空间数据生产及更新中的应用

立足于现有的多源数据资料,利用空间数据融合方式进行空间数据的生产和更新。在阐述总体方案的基础上,按技术流程依次介绍了每个环节的处理内容和方法:通过多源数据分析评定确定数据的使用方案,通过空间数据集成消除多源数据间的差异,通过空间数据匹配建立同名实体在不同数据集中的对应关系,通过数据融合和更新派生得到更好的新数据。实验证明该方式生产周期短,有效可靠。