一种抗差的形变数据插补方法

针对传统基于空间插值和时间序列上的插值补全形变缺失数据的方法在空间点位分布稀疏、观测值连续缺失以及含有粗差的情况下插补效果不佳的问题,提出了一种基于抗差Kriged Kalman Filter的形变缺失数据插补方法。该方法是一种时空插值的算法,在空间点位分布稀疏时考虑时间上的相关性,在时间上出现连续缺失时考虑其他点位对插补点的影响,以提高插补缺失数据的精度。又将抗差估计融合到Kriged Kalman Filter中以抵抗形变数据中粗差对插补精度的影响。利用模拟数据及天津GPS地面沉降数据进行了实验分析。结果表明:由于该法考虑了监测点的时空相关性以及具有抗差性能,使得插补结果在空间点位稀疏、连续缺失或具有粗差的情况下都具有较高的插补精度。     

稀疏表示支撑集的遥感影像融合

针对常用稀疏表示系数融合规则不能完全保留两幅影像的有用信息,该文通过分析稀疏表示系数支撑集空间分布关系,提出一种新的稀疏表示系数融合规则。首先对多光谱影像进行广义IHS变换,将得到的亮度分量与全色影像分别进行稀疏表示;然后分析亮度分量与全色影像稀疏表示解的支撑集,对支撑集中交集部分和差集部分所对应的稀疏表示系数分别利用求和方式与L1范数最大方式进行融合;最后采用加权细节插入方式,将融合后的亮度分量细节信息插入到多光谱影像中,得到高分辨多光谱影像。实验结果表明,该方法能较好地提高空间分辨率并减少光谱损失;在主观视觉和客观评价上,比常用的融合规则方法有所提高。     

基于稀疏表示和字典学习的全色与多光谱影像融合

Pansharpening方法通过融合多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间细节信息来得到高分辨多光谱影像。然而传统的Pansharpening方法易导致产生光谱扭曲和空间信息丢失现象。受到影像稀疏表示超分重建理论启发,本文提出了一种新的基于稀疏表示和字典学习的Pansharpening方法。该方法以影像的高频特征作为训练样本,通过字典学习的方法来获取高低分辨率影像字典,使用正交匹配追踪算法求解出影像的稀疏表示系数,最终通过高分辨影像字典与稀疏系数相乘得到融合影像。实验结果表明:本文提出的方法能很好地保持遥感影像的光谱信息和空间细节信息。     

面向三维城市建模的多点云数据融合方法综述

多细节层次的三维城市模型是数字城市和智慧社会的关键空间数据基础设施,从基于稀疏点线特征的交互式半自动化建模到基于密集点云的自动化智能化建模已经成为国际学术界和工业界的热点前沿。由于立体城市空间结构的复杂性,多类型、多站点和多时相的点云数据融合处理是三维城市建模的基本途径,其基本思想是将具有不同视角、密度、精度、尺度、细节、时间历元等特征的多点云数据进行一致性融合表达与集成处理,建立可直接面向计算分析的智能化表达的多点云模型。归纳总结了多点云数据的主要特点,针对时空基准与精度、尺度、语义3个层面的一致性处理,分析了多点云数据融合的主要发展趋势,并凝练了面向三维城市建模的多点云数据融合关键问题。     

高光谱数据截断加权核范数稀疏解混

受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势,在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束,并结合加权稀疏技术,在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理,可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近,使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息,空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明,与其他先进的稀疏解混方法相比,所提方法具有更好的抗噪性,能够提高解混精度。     

空间信息可视化的现状与趋势

对空间信息可视化的现状进行了较为细致的总结，分析了目前空间信息可视化存在的问题。在此基础上，讨论了空间信息可视化的完整概念，提出了空间信息可视化位置特征、交互性、多维性和可视化多样性的本质特征，概括了数据组织与调度、静态可视化、过程模拟与探索性分析等空间信息可视化基本过程。最后，提出未来空间信息可视化主要关键技术。     

利用城市公共摄像头分析夜间灯光变化规律

与卫星影像相比,摄像机影像数据具有更高的时间和空间分辨率。互联网共享的摄像头视频提供了丰富的夜间灯光信息,但数据的获取难度较大。针对实时视频数据设计特定爬虫程序进行数据获取,再基于获取的视频进行数据挖掘。通过分析日本东京某实验区的影像,发现城市夜间灯光表现复杂且存在一定的随机性,但是整夜的夜间灯光随着时间呈现明显减弱的趋势,并且部分区域呈现出先增加后减少等更为复杂的变化规律,此外不同建筑物侧面灯光趋势也存在差异。     

环境监测信息空间表征技术研究与应用

随着环境问题的日益凸显及公众对环境问题的日益关注,如何将污染分布及发生规律、环境质量状况及变化趋势以科学、准确、直观的方式进行展示并以浅显易懂的方式传递给广大公众,是摆在环境管理者面前的一个问题.本文提出了环境监测信息空间表征定义,并介绍了基于GIS、大数据技术的环境监测信息空间表征的主要形式,包括:①点数据的空间表征;②线数据的空间表征;③面数据的空间表征;④三维可视化空间表征;⑤随时间变化的空间信息表征,以及各空间表征方法在环境监测中的应用.     

融合Landsat ETM+和MODIS数据估算高时空分辨率地表短波反照率

提出一种通过融合高空间低时间分辨率、低空间高时间分辨率地表短波反照率,来估算高时空分辨率地表短波反照率的方法。首先,利用Landsat ETM+数据,通过窄波段到宽波段的转换得到一景或多景空间分辨率较高的ETM+蓝天空短波反照率;然后,在MODIS短波反照率产品基础上,以天空光比例因子为权重,得到空间分辨率较低的MODIS蓝天空短波反照率;最后,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合ETM+短波反照率的空间变化信息和MODIS短波反照率的时间变化信息,得到高时空分辨率的地表短波反照率。针对STARFM模型在异质性区域估算精度降低的问题,通过以MODIS反照率影像各像元的端元(各地类)反照率取代MODIS像元反照率来提取时空变化等信息参与STARFM模型的融合过程,达到提高异质性区域估算精度的目的。结果显示,直接利用STARFM模型估算得到的高空间分辨率地表短波反照率处在合理的精度范围内(RMSE0.02),用改进后的STARFM模型估算得到的异质性区域短波反照率和真实ETM+短波反照率间的相关系数增大。     

GeoSurveillance: a GIS-based system for the detection and monitoring of spatial clusters

This article introduces a software package named GeoSurveillance that combines spatial statistical techniques and GIS routines to perform tests for the detection and monitoring of spatial clustering. GeoSurveillance provides both retrospective and prospective tests. While retrospective tests are applied to spatial data collected for a particular point in time, prospective tests attempt to incorporate the dynamic nature of spatial patterns via analyzing time-series data to detect emergent clusters as quickly as possible. This article will outline the structure of GeoSurveillance as well as describe the statistical cluster detection methods implemented in the software. It concludes with an illustration of the use of the software to analyze the spatial pattern of low birth weights in Los Angeles County, California.      

时空数据模型及其在空间运动对象管理中的应用

当前时空数据模型多以描述空间实体的离散变化为主,在对空间运动对象分析的基础上,提出了支持空间对象连续运动的表示方法,该方法同时也能表示空间实体的离散变化,为建立连续运动空间对象的时空数据模型打下了基础。     

面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例

以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。     

城市基础空间数据建库中一些质量控制方法探讨——以广州市规划局1∶10000城市地图数据建库为例

城市基础空间数据库是城市GIS的核心,而数据质量的高低又是数据库建设成功与否的关键。本文在分析城市空间数据的基本特征、数据的特点以及空间数据库中存在的误差来源基础上,结合广州市1∶10 000城市地图数据建库,详细论述了城市基础空间数据建库中进行质量控制的内容及方法。     

基于GeoDatabase的多源海图数据融合研究

由于空间数据的数据来源、数据格式、数据结构的不同,需要采用一定的技术方法才能将它们合并在一起使用,这就产生了数据融合问题。本文提出了Geodatabase海图数据库的建库方案,并探讨多源矢量海图数据融合的理论和方法,结合S-57数据模型与通用的shape数据模型,我们设计一种适用于数据库结构的统一数据模型,并且对空间数据融合中的几个关键技术进行了探讨。     

城市基础地理空间数据建库中的质量控制研究

基础空间数据库是数字城市的核心,而数据质量的高低又是数据库建设成功与否的关键。本文在简要分析数字城市基础空间数据库构建过程的前提下,详细论述了数字城市基础空间数据建库中需进行的质量控制内容及方法。     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

面向星载CMOS相机的超时相工作方式研究

随着星载面阵CMOS探测器的广泛使用,使得获取超时相数据成为可能,这为新型对地遥感工作模式带来新的发展机遇。本文不再局限于采用单一技术解决单一技术指标的传统解决问题的方式,系统性地提出一种面向星载面阵CMOS相机的新型成像方式,利用面阵CMOS相机连续快速曝光在极短的时间内获取同一观测区域的超时相序列数据,通过图像重建的方式,实现一揽子的图像质量提升,即同时实现虚拟数字时间延迟积分TDI（Time Delay Integration）、调制传输函数MTF（Modulation Transfer Function）补偿和空间分辨率GSD（Ground Sampling Distance）提升。这种新型成像方式的优点是,可以改善星载光学相机是探测器受限系统的窘境,进而在不改变光学系统的情况下,通过求解一个病态方程,实现对地遥感图像空间分辨率与成像质量的综合提升。基于实验室的靶标仿真实验数据、基于低轨光学遥感卫星OVS-1A、吉林一号视频03卫星和高分四号卫星的真实数据实验结果表明,无论是信噪比,图像清晰度还是空间分辨率都有明显提升。这种新型成像方式已被中国后续某地球同步轨道光学成像卫星所采用,可以预见的是,这种成像方式不仅可以使得在轨卫星发布更高分辨率与更好图像质量的产品,盘活在轨卫星的探测资源;在实现同样空间分辨率与图像质量的前提下,可以有效降低光学相机载荷的体积与重量,进而可以有效降低未来光学卫星的研制成本。     

新疆克拉玛依市商业地价空间分布规律研究

城市地价是一个具有时空性质的多维概念,在空间分布上具有较强的关联性和特殊性。但目前对城市地价空间分布规律方面的研究相对较少,还没有形成系统性的理论与方法依据,本文以克拉玛依市2007年土地调查商业用地数据和地价动态监测数据为依据,以ARCGIS软件为平台,采用地统计学的方法,对克拉玛依市商业用地价格的空间分布进行了研究。研究表明:地统计学的理论与方法对城市地价空间分布进行研究具有独特的优越性;城市商业用地地价的分布在空间上既有连续性,也存在变异性,受区域整体趋势的影响明显高于小范围的变异性,属于强空间自相关;商业用地地价分布整体呈现圈层结构,交通道路对地价的空间分布具有重要影响。     

地理空间数据区域更新方法研究

随着城市的发展建设、扩张以及改造,城市空间数据不断地发生变化,城市空间数据库需要及时更新。加强城市基础空间数据的更新管理,及时对城市空间数据进行测绘更新,才能保证城市基础空间数据的时效性和可用性,为城市的规划建设和管理提供全面、准确的基础资料。本文主要讲述了空间数据更新流程和更新方法,为实现空间数据库及时、快速、准确地更新提供技术支撑。