特征约束的四面体生成方法与案例分析

 在虚拟地理环境(VGE)建模过程中,由于地学领域分析对象普遍具有边界复杂、空间特征约束较多(包括点、线、面、内洞)等特点,并且地学分析和计算对网格质量要求较高,故而难以构建能够准确顾及地学对象复杂的特征约束且满足地学分析的高质量三维网格。针对这一问题,本文提出了一种约束型Delaunay四面体网格离散算法,即首先将复杂地学对象及其各种特征约束表示为分段连续线性组合物(Piecewise Linear Complexes,PLC)中的一系列约束点、约束线段和约束面,然后利用PLC中的点集进行Delaunay四面体初始剖分,在网格离散过程中通过添加额外的节点,逐一恢复丢失的约束线段和约束面,利用限定网格单元最大半径边长比(或体积)来控制网格质量。利用该算法可以产生既满足各种特征约束条件又具有高质量的四面体网格。     

基于栅格最大值法的县域综合地质灾害建模

四川省地形高低悬殊, 岩性构造发育, 各类地质灾害频发, 开展地质灾害易发性评价具有重要意义。崩塌、泥石流属于广义上的滑坡, 以四川省丹巴县为例, 从考虑不同滑坡类别的区域性地质灾害易发性出发综合考虑崩塌、滑坡、泥石流的空间概率分布。基于ArcGIS通过高精度数字高程模型共选取高程、坡度等10个地质灾害关键控制因素, 采用信息量模型对综合地质灾害进行了易发性评价。最终通过ArcGIS的单元统计(Cell Statistics)功能实现多个栅格图层最大值法合成综合易发性, 进一步利用受试者工作特征曲线(ROC)验证单种滑坡类别易发性模型的精度。按照自然断点法将研究区划分为极低、低、中、高、极高易发区, 高易发区和极高易发区主要集中分布在章谷镇、太平桥乡以及甲居镇等地。研究结果证明信息量模型能对单类地质灾害进行评价, 栅格最大值法是获取综合易发性的一种有效评价方法。      

基于Qi(xi,yi)函数的约束Delaunay三角剖分算法

利用Qi算法的性质,提出了一种基于Qi(xi,yi)函数的约束Delaunay三角剖分算法。经过比较分析,本文提出的算法降低了时间复杂度,提高了执行效率。     

结合三维边缘特征约束的网格模型优化方法

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格为基础数据,利用变分原理构建能量函数,将网格模型优化问题转换为能量函数最小化问题。首先,从多视图像中提取三维边缘点,以三维边缘点构成的边缘轮廓来定位网格模型边缘区域;接着,利用灰度一致性测度构建数据项,利用顶点自身曲率构建平滑项,利用三维边缘轮廓约束构建附加约束项,将3个约束项构建为一个总体能量函数;最后,采用梯度下降法迭代求解总体能量函数最小值,将梯度变化量分配到网格模型的顶点上来驱动网格形变,以此优化模型。选取Strecha数据集中两个真实室外场景和ETH3D数据集中一个真实室内场景进行优化实验,使用ETH3D评估框架对实验结果进行评估。结果表明,经本文算法优化后的网格模型完整度和精度最高为89.76%、94.45%,本文算法在解决复杂几何结构建筑物模型边缘优化问题的基础上,提高了建筑物模型的准确程度。     

地形特征约束的不规则三角网动态更新方法

针对不规则三角网(TIN)结构的省级基础DEM产品的动态更新需求,本文优化设计了包含属性信息的TIN数据结构及其组织模式,开发了一套顾及多源数据特征约束的TIN动态更新方法,并以1:10 000比例尺DEM数据为例进行实验,验证了该方法的有效性。     

多几何特征约束的单幅图像相机自标定方法

目前,图像获取设备及方式呈现多样化趋势,获取的图像数量、重叠度等不完全具备传统摄影测量方法应用的需求.若要获取图像中包含的丰富场景几何信息,就需要发展依赖图像刻画内容的相机自标定方法,建立起图像与现实场景之间的桥梁.故此,本文提出了利用单幅图像中几何约束条件的相机自标定方法,并顾及多个几何特征约束,根据方差合理地为其设...     

一种基于改进蚁群算法与GIS的多约束配送中心选址方法

针对单一指派约束和容量约束的设施选址问题（Single Source Capacitated Facility Location Problem, SSCFLP）,建立了一种基于改进蚁群算法与GIS的配送中心选址方法。构建了以总成本费用最小为目标的配送中心选址模型;提出了适合求解SSCFLP问题的改进双层蚁群算法,将求解过程划分为彼此关联的设施选择层和需求指派层2层蚁群,采用改进的全局信息素更新策略加强双层蚁群交流,并对迭代最优解的指派关系进行局部优化;将方法应用于汽车配送中心的选址,利用GIS工具构建选址空间。实验结果表明,该选址方法能找到质量较好的选址及指派结果,对于求解同类问题具有较强的借鉴意义。     

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。     

顾及多特征约束的建筑物组合化简方法

建筑物是大比例尺地图中的重要要素,其自动化简是制图综合领域的重要研究内容。针对当前化简方法仅侧重于某一方面的问题,本文提出一种顾及多特征约束的建筑物组合化简方法。首先,对建筑物进行冗余点删除、尖角去除等预处理操作;然后根据化简阈值筛选出需要化简的短边,并对其局部结构进行自动分类识别;然后,充分考虑建筑物的位置、面积、方向和形状等特征约束的影响,针对不同的结构类型采用不同的化简操作,在化简的过程中采用阈值逐渐增大的渐进式确定方法,直到满足化简要求为止;最后,从多个特征角度对化简结果进行评估,对不合理的化简实体进行调整修改。以OpenStreetMap数据为例进行实验,并与其它化简方法进行对比,实验结果表明,本文所提的方法可以有效保持建筑物的面积、形状、直角等基本特征,可以实现建筑物的自动连续化简,具备一定的通用性。     

线面特征约束的跨源点云配准方法

随着三维传感器和三维重建技术的发展,跨源点云的配准融合成为了一个研究热点。传统的配准方法使用单一特征作为配准基元,会存在空间几何约束弱的问题。为了高精度融合跨源点云数据,充分表达场景中的立面信息,本文提出一种基于线面特征约束的跨源点云配准方法。通过RANSAC算法提取跨源点云中的同名线、面特征;利用四元数法描述空间变换参数,将线特征作为配准的约束条件,构建空间变换目标函数,估算变换相关参数完成粗配准,解决尺度差异性;在粗配准的基础上将面特征作为约束条件,求解旋转矩阵和平移参数完成精配准。以面特征代替点特征作为配准基元能避免从海量的点云数据中选取公共点,减少由人为选择的偶然误差,避免了误差的积累,进一步提高配准精度。最终使用影像匹配点云与激光雷达点云数据进行实验,结果为：在小区域单建筑、多建筑和大区域建筑群中RMSE值分别为0.364 7、0.032 0和0.614 6,且同名面之间的夹角最大不超过1.5°,最小不到0.1°,夹角角度均值在1°范围内。结果表明本文方法对具有尺度差异的跨源点云具有较好的配准效果。     

基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接方法

特征匹配是无人机影像拼接过程的关键步骤,针对传统的特征匹配方法在影像拼接过程中获取匹配点少、特征点分布不均匀、匹配耗时长等问题,本文提出一种基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接算法。首先,利用影像POS信息构建连接矩阵以引导匹配过程;然后在降采样影像上进行影像分块,利用Dense SIFT算子获取初始匹配点,并采用两次NCC方法分别实现降采样影像和原始影像上匹配点的精化;最后,基于共线方程将影像投影至物方面上,完成影像的快速拼接。本文选取2组无人机影像进行拼接实验,将本文算法与SIFT和SURF匹配拼接方法进行对比,结果表明：在影像特征点匹配方面,本文方法获取匹配点数量是SIFT和SURF算法的5倍以上,且匹配点分布更加均匀;在影像拼接结果方面,本文方法不仅能够较快完成影像拼接,而且有效避免了拼接影像中的“重影”现象,保证了较好的拼接质量。     

基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选

机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量（Soil Salt Content, SSC）较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下：首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和格网搜索算法（Grid Search, GS）同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型（AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR）。结果表明：① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R²/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词：盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析