面向路网匹配的层次化语义相似性度量模型

当前路网主要借助属性表中若干特征项的属性信息对其进行语义相似性评估,很少顾及到路网的分级层次结构、空间拓扑信息以及邻域要素信息,一定程度上影响着语义相似性评估结果的准确性。针对上述问题,本文提出一种“整体（骨架树）→部分（同构子树）→个体（stroke）”的路网层次化语义相似性度量模型,该模型顾及了路网属性特征项、上下级拓扑关联和邻域POI的语义信息,突破了传统模型仅以路网属性特征项的语义信息作为相似性评估指标的局限性。(1)利用stroke技术表达路网,并对其进行分级;(2)将路网数据映射到关联骨架树,进而建立考虑其层次性的路网相似性度量模型;(3)利用层次分析法和熵权法分别确定约束指标权值,并通过加权法计算路网的语义相似度。将该模型应用到路网匹配实验中,并与既有模型进行对比,结果表明利用本文提出的语义相似性度量模型,同时结合同构子树进行道路匹配,不仅可以提高匹配结果的准确性,而且可以提高匹配效率。对于文中案例所选的路网,拓扑关联语义信息对匹配结果的影响较邻域POI语义信息更显著,且与遍历法相比,以同构子树作为参照进行路网匹配,其匹配速率得到明显提升。     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

基于多密度聚类算法的路网提取

随着GPS等定位系统的迅速发展,使得路网提取有了新的发展方向,然而目前利用浮动车GPS轨迹数据提取路网的方法层出不穷,但是提取效果却并不能尽如人意。本文将基于网格密度因子的多密度聚类算法引入路网提取,通过该方法对疑似特征点进行聚类来提取道路特征点,来构建道路几何网络,并通过对比分析取得了不错的实验结果。     

一种基于学习型特征的多模态影像匹配方法

多模态影像在辐射特征和几何特征方面存在的显著差异,会造成高精度匹配困难。因此,本文提出了一种融合多尺度深度学习特征的多模态影像匹配方法,主要利用深度残差神经网络结构自主训练学习影像的学习型特征,得到多模态图像之间更为丰富和更为准确的同名特征点对,实现了对多尺度、多时相影像的协同稳健匹配。结果表明,本文方法对于多组实验均能够得到数量丰富且分布相对均匀的同名特征点对,并具有高效、稳健的匹配性能。     

基于图文法的城市道路匹配方法

提取多源城市路网交叉口节点,每个节点都有唯一的结构模式信息,将城市道路网的节点匹配转化为图匹配中的最大公共子图问题,采用最小图编辑距离衡量两份道路网数据中道路节点的匹配程度,并且加入距离和方向统计,寻找结构形态最为相似的道路节点。实验表明,相对于传统的点线匹配方法,当两份数据存在不均匀偏移时,基于图论的匹配方法可以更完全地利用拓扑信息,使用上下文相关的拓扑分析方法帮助提高几何和语义的匹配结果,该方法不依赖于任何非空间语义信息,原则上可以应用于各种数据源,有效提高匹配准确度。     

基于多因子的震区建筑物空间分布变化分析

研究地震发生前后震区建筑物空间分布的变化规律,可以为震后居民区规划提供科学依据。本文选择汶川地区作为案例区域,采用不同年份的Landsat遥感影像对建筑物信息进行提取,结合高程、水系、道路、行政区划、坡向等影响因子对汶川境内建筑物空间分布进行综合分析。结果表明:汶川地区建筑物空间分布具有明显的沿河、沿道路、低海拔区位取向分布的特性;建筑物面积与距水系距离的关系逐渐减弱;建筑物空间分布在乡镇层面上出现两个高聚集区,分别为海拔较低的威州镇、映秀等乡镇。     

基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法

当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。     

基于多源异构数据的胶东经济圈旅游资源供需匹配时空特征

有效识别旅游资源供需空间匹配特征是提升旅游资源利用效率、优化旅游资源空间布局、推进旅游高质量发展的关键所在。随着空间信息技术的迭代更新,多源数据为旅游资源供需空间匹配及其交互关系拓展了新的研究视角,其中POI和数字足迹的挖掘为旅游资源供需匹配的研究提供了有力的数据支持。本研究选取山东省胶东经济圈为研究区域,基于高德地图、同程网和马蜂窝网络游记平台等多源数据渠道,获取2016—2021年胶东经济圈旅游资源的POI数据和旅游流的“O-D”数据,在此基础上运用核密度估计和复杂网络分析分别识别二者的空间结构特征,并进一步结合空间匹配测算模型探索胶东经济圈旅游资源供需匹配的时空演化规律。研究表明：(1)胶东经济圈旅游资源供给呈“康乐游憩类、公共休闲类、观赏科普类、宗教祭祀类”梯度递减的数量结构特征,以及“整体聚集、局部分散”的空间分布特征;(2)旅游流在时间上节假日效应和季相性特征明显,在空间上“陆海”差异显著,其中疫情发生前表现出由海岸向陆域扩散的态势,后疫情常态化下旅游流渐有复苏迹象;在类型结构上,康乐游憩类和公共休闲类成为旅游需求的主导类型;(3)旅游资源供需匹配关系的空间结构可划分为供需...     

基于中轴变换算法的室内外一体化导航路网自动生成方法

室内外一体化导航路网的快速生成与更新对面向行人的跨场景导航具有重要意义。当前研究主要关注单一场景下的导航路网构建,对于跨室内外场景的导航路网自动生成研究较少。本文基于对偶图思想与二维平面多边形中轴变换（Medial Axis Transform）算法,提出一种室内外一体化导航路网自动生成方法,并以某建筑CAD平面图及周边路网环境为基础数据进行了实例研究。结果表明：该方法能够根据原始数据的几何、拓扑、语义信息自动构建导航路网,并支持室内外跨场景的最短路径查询,在最短路径查询效率上较传统分场景寻路模型整体提升10.18%;相较单一场景下的导航路网,一体化导航路网可结合语义信息将室内及室外导航路网有机统一起来,解决跨场景寻求最优路径的问题,为最优路径规划的相关研究提供了新的思路。     

基于RBF神经网络的OSM道路网智能选取

针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据多种常用的语义、几何、拓扑参数综合考虑道路网的重要性,并将该算法在系统平台中加以实现,以期为OSM道路网自动选取的精度提高和应用普及提供解决方案。实验结果与实际制图结果在形状结构上保持良好,精度为86.92%,相较于BP(Back Propagation)神经网络算法的效果有所提高。     

基于层次匹配的面状要素几何匹配方法研究

空间数据增量信息提取是空间数据库增量更新的基础,而要素几何匹配则为空间数据增量信息提取的关键流程之一。针对面状要素几何匹配时所产生的单一匹配算子匹配准确度低,以及多算子加权匹配算法匹配效率低、冗余度高、结果不准确等情况,本文提出一种基于多层次匹配的面状要素几何匹配算法。该算法以反映面状要素位置、大小、形状特征的质心匹配算子、面积重叠度算子以及转向角函数匹配算子为基础,并按各算子复杂度进行层次匹配规则设计,以提高算法效率、保证匹配的准确性。本文通过2种方法进行对比实验,结果表明：层次匹配算法匹配完整度和准确度均能达到90%以上,可以很好地进行面状要素几何匹配;与加权匹配方法相比效率更高,代价更小,且所得匹配结果比加权匹配方法所得结果更加准确。     

基于遥感和BP人工神经网络的城乡气象站点划分分析

城市热岛是城市环境和全球变化研究的重要组成部分,利用气象观测资料研究城市热岛的影响一般采用城市和乡村气象站的同步实测气温,并计算其平均气温差,因此,城乡气象站点划分的准确性,将直接影响城市热岛研究的科学性。鉴于以行政单元统计人口为依据的划分方式未考虑人口在行政单元内的实际空间分布,本文以安徽省为例,利用从遥感影像上提取的土地利用信息,采用BP人工神经网络方法,建立站点缓冲区内土地利用类型比例的城乡站点划分模型,并利用空间化后的人口格网数据对该模型的精度进行了验证。结果表明,该模型有效地建立了气象站点周边缓冲区内的土地利用类型比例与城乡站点类型之间的定量关系,避免直接采用行政单元统计人口数据的不足,客观地模拟了缓冲区内土地利用对气象站点的综合作用,科学地划分出城市和乡村气象站点,为城市热岛研究提供科学、可靠的数据保障,并可用于大区域研究。另外,本文利用划分出的乡村站点建立背景温度场,得出2000年安徽省各城市站点平均热岛强度为0.4℃。     

基于BP神经网络的区域贫困空间特征研究——以武陵山连片特困区为例

随着国家新一轮区域发展和扶贫攻坚战略的实施,连片特困地区成为新时期扶贫开发工作的主战场。本文以武陵山连片特困区县级行政区划为例,从自然和社会因素中选取主要贫困影响因子,构建评价指标体系,利用GIS和BP神经网络,模拟区域自然致贫指数、社会经济消贫指数,分析贫困的内在成因,探究贫困的空间分布特征,旨在为扶贫开发政策的制定和区域协调发展提供辅助决策。结果表明,研究区自然因素是主要的致贫原因,而社会因素在一定程度上起到了缓解作用。大部分县的自然致贫程度在中等以上,其中,铜仁、湘西地区程度较为严重,绝大多数贫困地区的社会经济水平不高,缓解贫困的能力不强;黔江地区、张家界地区的贫困程度较低,铜仁地区和湘西地区的贫困程度较高。各县的贫困状况和贫困程度存在较大差异,古丈、龙川,务川、正安,隆回、新化及道通、城步共同构成武陵山片区"大分散、小聚集"的贫困分布格局。今后的扶贫开发过程中,应充分考虑自然致贫因素,深入挖掘区域资源优势,加强区域间的交流与协作。     

基于BP人工神经网络算法的临沂市土地利用集约状况探析

通过对2009—2012年度临沂市9县3区统计年鉴和变更调查中11个相关指标数据的搜集,借助MATLAB7.0软件平台,利用BP人工神经网络算法,算出2009—2012年度各县区土地利用集约度,并利用BP人工神经网络的预测功能,预测了2013年和2014年度土地利用集约度值,结果表明临沂市平均土地利用集约度水平正逐步从粗放利用发展到中度集约,兰山区土地利用集约度水平一直为高度集约,集约度居全市之首,罗庄区一直为中度集约,稳中有进。预计到2014年底,大部分县区在中度集约或以上,仅有费县、蒙阴2县为粗放利用。。     

利用车辆轨迹数据提取道路网络的几何特征与精度分析

 电子地图数据是各种智能交通系统的基础数据,对方便人们交通出行、解决城市交通拥堵问题具有重要的意义。其中,道路网络数据又是电子地图的重要组成部分。传统的道路网络数据更新方法往往需要耗费大量人力物力,因此,从其他数据源中如遥感影像数据、LIDAR数据等提取道路网络的相关研究,已成为国内外的研究重点。车载定位设备的广泛应用使车辆轨迹数据的大量获取成为可能,轨迹数据是对车辆行驶路径的完整记录,同时也是道路网络几何特征的直接反映。当轨迹数据量足够大时,则可利用其构建路网,用于更新或修正现有地图上的路网空间信息。针对车辆轨迹数据的特点和道路网络的特性,本文提出一种细化的道路网络几何特征提取方法。车辆轨迹数据是矢量数据,将其转换为栅格数据后,就可采用图像细化的方法处理。图像细化可以在保持原图像拓扑结构不变的情况下,快速地提取出图像的中心像元,并且有效去除冗余信息。本文以上海陆家嘴的车辆轨迹数据为例进行了实验,结果表明,利用车辆轨迹数据构建路网不仅可行,而且简单、高效,取得了良好的效果。     

基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络卫星钟差预报

使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果...     

基于MVO优化神经网络的GNSS高程异常拟合方法

针对普通神经网络的梯度消失和易陷入局部极值的问题,提出一种基于多元宇宙优化算法(multi-verse optimizer, MVO)的BP神经网络优化方法(MVO-BP),利用MVO全局寻优的特性求取BP神经网络各层之间可靠的神经元阈值与连接权,从而使神经网络预测模型具备更高的预测精度。建立基于MVO-BP算法的GNSS高程异常拟合预测模型,并采用实际工程中少量高程异常数据进行算法可行性检验。结果表明,相较于常规的BP神经网络法及多面函数法,MVO-BP法精度更高、适用性更强,可为实际工程测量中正常高的求取提供参考。     

基于动态中介中心性的城市道路网实时分层方法

 城市道路网中各路段的出行效率直接决定了公众实时出行过程中对道路的选择差异。本文提出一种动态道路网分层方法,通过引入城市道路实时交通状态信息,结合图论中的中介中心性评价方法,得到与时间相关的城市路网动态中介中心性层级结构。该方法考虑了不同时间段城市交通状态的差异,实现了城市路网层次的动态合理划分,在一定程度上缓解了由于数据空间范围限制引起的路网层级静态划分方法的局限性。本文所提出的方法可作为城市路网动态分层的有效方法,为多用户并发环境下的实时出行路径搜索提供更合理的数据基础,同时也可应用于更多的城市路网研究中。     

顾及路网与轨迹多模特征的道路等级分类研究

道路等级不仅反映在路网结构的静态骨架信息上,也蕴含在轨迹数据呈现的动态语义信息上。为解决(OpenStreetMap)OSM路网部分路段及路网生成产品等级缺失问题,本文提出一种顾及路网与轨迹多模特征的道路等级分类方法。首先通过轨迹数据的清洗、地图匹配和基于路名的路网合并实现轨迹点与命名道路的联结;然后以命名道路为分析单元,综合考虑路网及轨迹数据,在系统分析路网结构的道路几何特征、道路分布特征、道路拓扑特征及道路单双向信息基础上,进一步挖掘与融合轨迹数据蕴含的道路宽度、道路车流量、道路速度等静动态特征,形成关于道路等级的描述特征集,作为识别道路等级的基础与依据;最后以随机森林(RF)为基本分类器进行特征选择及模型训练实现道路等级识别。为验证本文方法,选取武汉市汉正街区域及二环区域,基于OSM路网数据及众源轨迹数据开展试验。该方法取得了较好的分类结果,小范围汉正街区域的验证集准确率为91.2%,大范围二环区域的验证集准确率达到80.8%。与单类特征相比,集成路网与轨迹特征极大提高了道路等级分类准确率;与原始路段形式进行道路等级分类相比,以路名重构道路形式进行道路等级分类效果更好。