关于提高国情监测质量检查技术的研究

随着地理国情监测项目的展开,面对庞大的数据生产任务,对成果的质量控制和数据质量把关就显得尤为重要。在质量检查过程中所暴露出的问题也越来越多,其中最显著的就是生产效率的问题,直接影响了质量检查的质量和生产的进度。所以针对以上问题,我们开发出了一款专门针对国情监测质量检查的生产软件,通过自动化处理,代替大量的重复性劳动,简化了烦琐的操作工序,在保质保量完成检查任务的同时,节省了大量的时间,提高了生产效率,保证了成果质量。     

测绘地理信息元数据自动化检查的设计与实践

测绘地理信息元数据是一种描述测绘地理信息数据的数据，包含数据的表示、覆盖范围、质量、空间和时间模式、空间参考系和分发等信息，覆盖项目设计、数据生产、质量检查、项目验收全流程。作为一项重要的成果数据，其对数据的生产、说明、使用和分析管理有重要的指导作用。如果元数据不精确，则使用相关数据时就会存在质量问题。测绘地理信息元数据生产中，相关标准与具体项目需求和成果需求相结合时通常会存在一定差异，因此不易实现质量检查的自动化。目前其质量检查多采用人工检查的方式，检查效率及准确度受人为影响。本文在分析其内容和特点的基础上，将其分为四类，结合四类元数据的特点提出了以模板为基础的自动化检查方法，在基础性地理国情监测、基础测绘成果、数字高程模型成果检查等项目中得到了实践应用，对提高测绘地理信息元数据检查的效率及准确率有一定意义。     

“五维协同”下的测绘地理信息成果质量检查软件体系初探

质量检查软件是质量检查的重要手段,是影响质量检查工作的重要因素。本文在分析测绘地理信息成果质量检查软件的现状和存在问题的基础上,结合现有的手段和新的技术,提出了由成果维、项目维、大数据维、智能维、历史维组成的“五维协同”下的测绘地理信息成果质量检查软件体系,分别阐述了测绘地理信息成果质量检查在各个维度下的工作内容,介绍了5个维度在业务流程和数据流动之间的关系,为测绘地理信息成果质量检查软件之后的研究内容、发展方向提供了思路。     

地表覆盖成果质量的模糊综合评价模型与方法

本文针对地理国情监测地表覆盖成果质量合理评价问题,应用多因素模糊综合评价理论与方法,设计了一套基于模糊综合评价法的地理国情监测地表覆盖成果质量评价模型与方法,并选取我国北方27个县级测区的地理国情监测地表覆盖成果质量检查数据进行了试验验证。试验结果表明,相比最小值法、加权平均法等常规质量评价方法,基于模糊综合评价法的成果质量评价结果更为客观、合理,可为自然资源统一调查监测中的地表覆盖成果等新型测绘地理信息成果质量评价提供技术参考。     

信息化地理信息产品检查与评价系统构建技术

针对当前地理信息数据规模越来越大、更新频率越来越快、质量要求越来越高,而相应的质量检查手段却相对落后的问题,基于局域网通讯技术和数据库监听技术提出了海量地理信息数据信息化质检平台的构建方法,并从总体架构设计、主体功能及逻辑关系设计、数据库设计等多个方面对系统的设计理念进行了介绍。该系统可以在质检分类管理、网络化协同检查、自动化评价与报告输出等多个方面提高工作效率,并已在十余个省的近百家测绘单位推广应用。     

城市基础地理信息数据库质量检查研究

在现有空间数据质量检查与控制的基础之上,结合大比例尺地理信息数据处理入库的实际情况,对城市基础地理信息数据库成果的质量检查进行了研究和探讨,并提出了基于GeoOne的地理信息数据质检方法。     

4D数据库的建设技术

主要研究、介绍4D数据库建设的技术路线、基本方案和技术要点,以实现多源、多级、海量基础地理信息数据的高效存储、集成化管理和有效应用,包括实现对历史数据的管理。     

GIS数据质量控制方法探讨

从GIS数据质量要素构成出发,研究GIS数据质量控制方法,提出几种数据质量的检验方法,包括图形质量检查、属性数据质量检查和拓扑检查等。通过研究GIS数据质量控制的方法,利用当今先进的计算机技术,可大大提高数据成果的质量和质量检查的效率。     

地理信息数据加密控制版权保护系统设计

地理信息数据的安全问题涉及到国家安全的很多方面,因此地理信息数据的版权保护是测绘成果数据安全分发、合法使用的重要保障。设计了地理信息数据加密控制版权保护系统,以算法层、数据层、应用层为总体逻辑结构,通过文件过滤驱动技术、数字签名技术、文件标识、加密理论等加密控制技术对地理信息数据的使用期限、使用平台和操作权限进行有效控制,使数据分发单位和应用单位有机联动,实现分发后测绘成果数据的精密管控。该系统可在一定程度上对涉密测绘成果进行版权保护,预防其在应用过程中的失泄密,为测绘地理信息行政主管部门提供了科学、智能的技术管理手段。     

浅析地理时空大数据对测绘档案管理的要求

在大数据背景下,无论是测绘地理信息数据获取技术的更新和发展,还是测绘业务领域和空间的拓展,都会伴随着海量的地理时空数据的产生,这些海量、规模化、多类型的数据对档案管理来说是一个巨大的挑战,现从地理时空大数据的特点来分析其对档案管理工作的需求,并提出有效的应对方案,对于新形势下档案资源管理效率和管理水平的提高都有重要的意义.     

A Parallel Framework for Processing Massive Spatial Data with a Split–and–Merge Paradigm

Due to high data volume, massive spatial data requires considerable computing power for real‐time processing. Currently, high performance clusters are the only economically viable solution given the development of multicore technology and computer component cost reduction in recent years. Massive spatial data processing demands heavy I/O operations, however, and should be characterized as a data‐intensive application. Data‐intensive application parallelization strategies, such as decomposition, scheduling and load‐balance, are much different from that of traditional compute‐intensive applications. In this article we introduce a Split‐and‐Merge paradigm for spatial data processing and also propose a robust parallel framework in a cluster environment to support this paradigm. The Split‐and‐Merge paradigm efficiently exploits data parallelism for massive data processing. The proposed framework is based on the open‐source TORQUE project and hosted on a multicore‐enabled Linux cluster. A specific data‐aware scheduling algorithm was designed to exploit data sharing between tasks and decrease the data communication time. Two LiDAR point cloud algorithms, IDW interpolation and Delaunay triangulation, were implemented on the proposed framework to evaluate its efficiency and scalability. Experimental results demonstrate that the system provides efficient performance speedup.     

GIS典型几何计算算法的并行化及优化研究

空间数据规模的快速增长对传统矢量数据分析方法提出了更高的计算效率和处理规模要求。随着计算机硬件和软件技术的进步,并行计算为提高GIS中典型几何计算算法的计算效率、扩大问题处理规模提供了有效手段。本文在Visual Studio 2010中,使用标准C++编程语言,基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库实现空间数据的读写操作,针对线简化算法的并行化问题,在高性能计算环境下对并行任务调度策略、并行计算粒度、数据分解方法等多个核心内容开展研究。在完成相关串行算法的基础上,实现了该算法的并行化和优化设计,为相关的矢量数据空间分析方法的多核并行优化提供了思路和参考。     

多核环境下的GNSS数据并行处理研究

多核处理器已成为当前通用计算机体系架构的主流,相应的多核并行计算技术及其应用引起了越来越多的重视,而传统的GNSS数据处理程序都是针对单处理器体系架构编写的。本文对当前多核环境下多时段或者多测站的GNSS数据处理所涉及的计算密集型任务并行算法进行研究,分析了GNSS数据处理涉及的热点计算任务,提出基于分块理论的矩阵乘法运算、矩阵分解运算等数值计算并行方法,对比了单核和多核环境下的计算时间。通过多个算例验证多核并行设计方法的有效性,利用.NET4.0框架下的Parallel Extensions实现相关并行设计。实验结果表明,GNSS数据处理的多核并行计算能充分发挥多核体系带来的性能优势,极大提高资源利用效率和GNSS数据处理效率。     

遥感影像并行处理的数据划分及其路径优化算法

研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。     

地理信息公共服务平台数据更新技术——以数字沈阳地理空间框架为例

结合沈阳市地理信息公共服务平台数据更新项目,研究地理共享平台数据的更新方式、更新技术以及更新发布一体化流程等关键技术。采用增量更新技术矢量数据,基于历史要素与现势要素节点、分线段的位置关系,检测并提取数据库中更新的要素;利用分词检测方法检测地名信息的匹配度,进行地名数据的更新;基于地名与路网数据,对公交数据进行检测、采集、优化等流程,完成公交数据的更新;并建立平台数据更新与发布一体化流程。经过作业流程控制与编写辅助程序,极大提高数据更新的速度与质量控制水平。     

一种面向海量数字高程模型数据的洪水淹没区快速生成算法

常见种子点填充算法在实现DEM数据下的洪水淹没区生成时,具有难以处理大数据量以及过多的递归计算易导致算法效率较低等缺点。针对此问题,本文提出一种面向海量DEM数据的洪水淹没区生成算法分块压缩追踪法,该算法采用条带分块和实时栅格压缩存储技术,以解决海量地形数据下的淹没分析计算问题。最后,通过将本算法与常见种子点填充算法和分块种子点填充算法进行了对比测试,实验结果表明本算法不仅较好地解决了海量DEM数据下的洪水淹没区生成问题,与常规种子点填充算法和分块种子点填充算法相比亦具有较高的计算效率。     

几何部件缓冲区域合并的Buffer算法及其并行优化方法

摘 要：本文在介绍一种基于几何部件缓冲区域合并的矢量数据缓冲区生成算法的基础上,采用数据并行思想和MPI编程模型对缓冲区算法的并行化实现和优化方法开展研究。实验结果显示,与ArcGIS Buffer工具相比,（1）当缓冲区结果多边形不合并时,虽然串行缓冲区算法的时间开销较高,但可轻易通过并行方式实现加速。（2）当缓冲区结果合并时,本文算法要明显优于ArcGIS Buffer工具,并且经过优化的并行缓冲区算法表现出了更高的计算效率和更大规模的数据处理能力。因此,基于几何部件缓冲区域合并的Buffer算法具备一定的实用价值,本文提出的按结点数量的任务分解方法和进程间结果“树状”归并策略是对缓冲区算法进行并行优化的有效途径,对GIS中其他矢量分析算法的并行化及相关优化工作也具有一定的借鉴意义。     

双集合卡尔曼滤波估算时间序列LAI

遥感估算叶面积指数(LAI)时空动态变化对全球气候变化研究具有重要的意义,为了提高遥感估算时间序列叶面积指数的精度,需要耦合遥感观测数据与LAI动态过程模型。本文提出一种基于双集合卡尔曼滤波(Dual EnKF)的时间序列LAI反演方法,同时更新LAI估计值和LAI动态过程模型中的敏感性参数,得到LAI和动态过程模型敏感参数的最优估计值来优化动态过程模型。一方面使得动态过程模型可以更好地描述LAI随时间的变化过程,降低模型预测误差,从而提高LAI动态过程模型的预测能力;另一方面通过耦合动态过程模型和辐射传输模型,集成遥感观测数据与动态过程模型的预测值,进而得到优化的LAI估计值。为检验算法,分别选取作物、草地和林地等典型植被验证站点进行Dual EnKF LAI时间序列估算,并分别与MODIS LAI产品及其SG滤波曲线、集合卡尔曼滤波方法反演LAI、未优化的动态过程模型模拟LAI结果进行比较,并配以一些站点地面实测点数据作为参考。结果表明,采用Dual EnKF方法得到的LAI不但保持了时间上的连续性,而且通过改善动态过程模型的预测能力,即使在缺乏高质量遥感观测数据时,也能够获得符合LAI发展趋势的估算值,没有出现跳跃、波动现象,时间序列曲线较稳定,更符合植被LAI变化规律,表明基于Dual EnKF的时间序列LAI遥感估算方法是提取LAI时间廓线的一种有效途径。     

光合有效辐射遥感产品质量控制与评价

定量遥感产品的质量控制和质量评价是产品生产过程的重要环节,生成的产品质量信息对用户具有重要的参考价值。对于算法较为复杂,涉及诸多输入数据和计算环节的遥感数据产品,质量控制和质量评价是一个难点。本文以一个极轨卫星与静止卫星结合的光合有效辐射(PAR)产品算法为例,分析了定量遥感产品质量控制和质量评价的方法。在确定总体技术框架的基础上,详细描述了数据输入及产品输出质量控制标识体系的建立、质量控制方法实施以及产品质量评价具体方案。光合有效辐射估算需要多源遥感数据和较多空间数据,导致最终产品不确定性的来源较多。本研究通过算法解析、产品的不确定性分析以及建立质量标识体系等方法来确定质量控制方案,从而可以利用质量控制标识追溯到输入数据和每一个中间处理过程的质量或者误差,并最终生成产品的总体质量等级。最后简要介绍了利用地面实测数据和产品质量标识对产品进行质量评价的方法。     

自适应分块加权Wallis并行匀色

针对区域范围内多幅待镶嵌影像之间的色彩差异问题,提出一种基于GPU的分块加权Wallis并行匀色算法。首先,根据变异系数对影像自适应分块并利用双线性插值确定每一个像素的变换参数,利用加权Wallis变换消除影像间的色彩差异。然后,为了控制区域整体的匀色质量,利用Voronoi图和Dijkstra算法确定影像间的处理顺序。最后,利用GPU技术进行并行任务设计并从配置划分、存储器访问和指令吞吐量等方面进行优化,提高算法运算效率。实验结果表明,本文方法既能有效地消除影像间色彩差异,又能消除影像间的对比度差异。与CPU串行算法相比,GPU并行算法显著减少了计算时间,加速比最高达到60倍以上。