内嵌空间聚类算法的分区地理元胞自动机建模与应用

传统的地理元胞自动机(Geo-Cellular Automata;GeoCA)模型,大多采用统一的转换规则驱动元胞空间内的所有元胞进行演变。然而,许多地理现象都存在着空间异质性,统一的元胞转换规则忽略了空间异质性的存在。针对这一问题,本文提出了空间聚类的分区地理元胞自动机模型,采用空间聚类算法对元胞空间进行分区,对不同的分区分别求取转换规则,以此来提高地理元胞自动机的模拟精度。以杭州市为案例区,采用本文提出的空间聚类的分区地理元胞自动机模型,对研究区2000-2005年的城市用地变化进行了模拟。结果表明:与采用统一转换规则的GeoCA相比,引入空间聚类算法的分区GeoCA具有较高的模拟精度,尤其是在空间形态和整体结构上,具有较好的模拟效果。     

顾及地类转换差异的城市空间扩展元胞自动机模型及应用研究

元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率：① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地（本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型）向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。     

基于影响因子动态更新的都市圈国土-人口协同模拟

都市圈作为典型的复杂巨系统,其国土、人口、交通等要素呈现出共同演化、协同发展的特征。现有基于元胞自动机的空间模拟方法通常分别进行国土或人口模拟,忽略了国土、人口之间的协同演化,从而限制了模拟性能。本文提出一种影响因子动态更新策略用以表征国土、人口两种要素间的相互作用,拓展经典元胞自动机模型构建协同模拟算法,实现了都市圈国土与人口空间分布态势的精准模拟。本文以深莞惠都市圈为例,对提出算法进行了实验验证。实验结果表明,本文提出协同模拟算法在深莞惠都市圈的国土模拟品质因素为0.274、人口模拟平均绝对百分比误差23.55%,分别优于传统基于随机森林的元胞自动机算法0.24和29.33%;相较于传统模型,在国土模拟中本模型在对于建设用地的模拟准确度提升了约3%,在人口模拟中本模型在对人口高密度的区域模拟误差降低了约6%。本文进一步预测了深莞惠都市圈2030年国土和人口发展空间态势。研究结果可为都市圈重大基础设施选址和发展情景推演提供技术支撑。     

基于Agent和CA的城市土地利用变化研究

分析了元胞自动机在土地利用变化研究的基础上,将Agent引进元胞自动机模型中,在元胞自动机模拟土地利用变化自然性、连续性规律的基础上,将Agent的人为性、不确定性加入到模型模拟中,对CA模型中以随机数体现的不确定性通过Agent给予地理意义的解释,并以城市郊区--樟木头镇为例,对1988-1993年间城市用地变化进行了模拟研究,得到了良好的模拟精度,模拟结果符合土地利用变化的自然性、人文性特征。     

一种自适应时间步长的场地地表污染扩散元胞自动机仿真模型

针对传统扩散模型难以动态模拟地表污染物时空不均匀扩散过程的问题,本文提出一种基于元胞自动机模型的污染物地表扩散仿真模型,在综合考虑地表高差及粗糙度对污染物扩散过程影响的基础上,确定了不规则污染场地的元胞边界条件、划分了元胞空间、提出了一种降雨和非降雨条件下污染物扩散流速计算方法,基于分子扩散建立了地表污染扩散模型演变规则。为更好模拟地表污染物扩散情况,本文提出了一种污染物随坡度和质量衰减的元胞自适应时间步长调整算法,该算法能够动态调整元胞自动机的时间步长,防止固定时间步长在污染物快速扩散时错过细节,而缓慢扩散时消耗计算资源。实验设计了降雨和非降雨两种情形对污染物随时间扩散的过程进行仿真与分析。实验结果表明,不同下垫面对污染物扩散速度有很大的影响,污染物在糙率为0.012的水泥地表上的扩散速度约为其在糙率为0.035的一般性土壤地表上的2.7倍;降雨强度和时长能够加快污染物的扩散,且扩散速度随着降雨曲线变化而改变,并在雨强峰值附近达到最大;污染物扩散服从坡度分布特征,且随着时间变化,高污染区域范围和污染物浓度差异渐渐变小,并在一段时间后,浓度变化渐渐趋于平稳;自适应时间步长演变算法能够较好地体现一次演变过程中污染物扩散在不同邻域元胞方向上的细微时间差异,提高污染物时空分布的计算精度。     

舆论引导的元胞自动机模型研究

考虑到现实中,主流媒体、权威机构等舆论引导者对舆论演化的重要影响,利用元胞自动机模型按照少数服从多数的转换规则对舆论演化的过程进行模拟。计算机模拟结果表明了舆论引导者较强的引导作用,显示了加强舆论引导的重要性。     

福州城市用地变化的CA模型动态模拟研究

城市用地变化是一种时空动态变化的复杂地理过程,如何有效地模拟这一过程是该研究领域的一个重要问题,在诸多模拟模型中元胞自动机具有明显优越性。本研究根据福州市1988年TM影像和2001、2004年ASTER影像提取城市用地信息,运用元胞自动机对未来20年城市用地变化进行模拟,并用2004年ASTER影像进行验证,结果表明:用元胞自动机对福州城市用地扩展的模拟达到较高的精度,未来20年内扩展平均速度将达7km²/年,远大于规划速度,扩展的主导方向为南部的南台岛,另一个重要扩展因素是乡村城市化加强,与此同时城市绿地不断被蚕食而减少。     

基于元胞自动机模型的河道汇流过程模拟

对河道汇流过程进行模拟可为洪水灾害预警预报提供参考。利用水力水文学方法能很好地模拟河道汇流过程,但需要输入的参数多,运算过程复杂,对数据精度要求高,而且在无资料区流域无法确定河道上断面流量情况下,该方法具有一定局限性。本文将元胞自动机模型与水文模型相结合,构建了河道汇流过程中的元胞自动机模型和产流汇流规则。通过建立河道坡面拓扑关系,利用SCS-CN（Soil Conservation Service-Curve Number）模型逐个计算河道元胞上的坡面入流,并利用曼宁方程模拟河道汇流过程,最后在ArcEngine平台下进行二次开发,实现了河道汇流可视化。本文以厦门市茂林溪流域为研究区,对1997年5月6日至7日的一场降雨进行了模拟。将本文模拟结果与该流域其他学者的研究进行了对比分析,结果表明在输入数据与水文模型参数相同的情况下,本文不仅模拟出每次降雨间隔产生的较小洪峰,并且整场降雨产生的最大洪峰流量精度与时间精度均提高了5倍,可以更准确地模拟河道汇流过程,适用于河道汇流可视化,该模拟可以为洪水灾害预警预报提供一定参考。     

基于拟牛顿法改进的3D正态分布变换点云配准算法

针对3D正态分布变换算法在大型场景点云数据配准时效率低的问题,提出一种基于拟牛顿法改进的3D正态分布变换算法。 3D正态分布变换算法主要通过牛顿迭代法进行两视点云最优转换参数求解,但是随着待配准点云数据量的增加,牛顿迭代法需要大量的时间计算Hessian矩阵,增加了算法整体的时间复杂度。本文算法通过拟牛顿法代替牛顿法求解Hessian,改善了3D正态分布变换算法针对大型场景点云数据配准需要大量时间去计算Hessian矩阵的问题。实验表明,本文算法针对大型点云数据不仅能够保持传统3D正态分布变换算法的配准精度,还能提高配准效率。     

网络化地理空间的元胞自动机群体时空格局仿真模型研究

计算机网络的出现,显著地改变了地理空间的相关性。在网络化地理空间中,相关事件、现象、消息的特定网络信息流达到一定程度时,可能引发并塑造群体的特定时空分布格局。因此,针对网络化地理空间特性,基于元胞自动机模型,构建了网络化地理空间元胞自动机仿真模型。仿真实验结果表明：(1) 网络化地理空间中,元胞群体意见存在5种分布;(2) 元胞在空间上呈现出聚集的时空分布格局。研究结果将有助于理解网络化地理空间中针对特定事件、现象、消息的信息流对群体时空分布格局的影响,为网络环境下特定事件、现象的群体时空分布格局分析提供依据。     

利用数字高程模型生成地形三维仿真图

研究了以地面数字高程模型 (DEM )作为原始资料 ,采用透视变换和模拟光照的模拟算法 ,生成某一地区的三维实景图 ,实现地形仿真。给出了试验结果 ,试验表明这种方法可产生逼真的三维仿真图。     

风云静止卫星双星立体观测云顶高度反演初步研究

推导出利用风云静止卫星双星视云坐标计算云下点坐标和云顶高度的理论算法,对静止双星865E/104.5E和86.5E/112E两种组合观测条件下视云位移分布特征以及视云位移与云高关系进行分析计算,在此基础上,提出一种可以实现全区域高精度立体云高反演的非线性视云位移云高反演模型。结果显示,观测数据空间分辨率0.01°条件下,两种双星组合云高分辨率平均值分别为1.28 km和0.93 km,表明86.5E/112E组合反演精度优于86.5E/104.5E组合。最后,利用FY2D和FY2F双星数据在西北太平洋进行立体云高反演实验,并将反演结果与Cloudsat卫星微波雷达云高测量数据进行对比分析。     

A real-time photo-realistic rendering algorithm of ocean color based on bio-optical model

A real-time photo-realistic rendering algorithm of ocean color is introduced in the paper, which considers the impact of ocean bio-optical model. The ocean bio-optical model mainly involves the phytoplankton, colored dissolved organic material (CDOM), inorganic suspended particle, etc., which have different contributions to absorption and scattering of light. We decompose the emergent light of the ocean surface into the reflected light from the sun and the sky, and the subsurface scattering light. We establish an ocean surface transmission model based on ocean bidirectional reflectance distribution function (BRDF) and the Fresnel law, and this model’s outputs would be the incident light parameters of subsurface scattering. Using ocean subsurface scattering algorithm combined with bio-optical model, we compute the scattering light emergent radiation in different directions. Then, we blend the reflection of sunlight and sky light to implement the real-time ocean color rendering in graphics processing unit (GPU). Finally, we use two kinds of radiance reflectance calculated by Hydrolight radiative transfer model and our algorithm to validate the physical reality of our method, and the results show that our algorithm can achieve real-time highly realistic ocean color scenes.     

台风“莫拉克”降水观测与云物理特征的模拟研究

为了研究云中微物理量与台风降水的关系,选取0908号台风"莫拉克"作为个例,利用中国自主研发的全球区域同化预报系统对台风引起的暴雨过程进行了数值模拟。该模式系统中包含有详细的云微物理过程。结合TRMM卫星资料、MODIS云顶温度资料、FY-2卫星云图以及常规地面观测等资料与模式结果进行对比分析。分析结果表明,此次强降水主要发生在福建大部分地区以及浙江东南部地区,模拟6小时累积降水最大值超过90m,模式对此次暴雨的雨带位置及其走向都有较好的模拟。台风中云微物理量的垂直分布基本可以分为3层,由冰晶与雪组成的冰相层,一般位于100～400hPa;由云水和雨水组成的液相层,一般位于600hPa之下,以及由霰与云水、雨水形成的混合层,主要分布在400～600hPa。霰在暖区的融化以及云水、雨水的碰并是降水的主要来源。     

三维冰雹云模式对那曲冰雹天气过程的数值模拟研究

为了对西藏地区冰雹天气有更多的认识,利用三维冰雹云模式对2007年和2008年两年发生在那曲地区的冰雹天气进行了数值模拟,并以2008年8月22日发生在那曲的冰雹天气为个例进行了分析,同时探讨三维冰雹云模式在西藏地区的适用性问题。结果显示：模式能够较好地反映云体发展进程中的宏观动力学过程以及微物理过程。宏观方面：能够模拟出冰雹云发生、发展、成熟、消散的过程;微物理方面：能够模拟出各阶段的水汽混合比。模式能够应用于对西藏地区冰雹天气的研究;考虑冰项过程时,模拟的云体发展更强盛,云顶高度抬高,模拟时间更长;固态水成物粒子的积累过程和融化过程对降水有重要贡献;模式模拟的冰雹直径对预报冰雹直径有一定参考价值。     

基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。     

融合点、体素和对象特征的多基元点云分类

单一基元分类方法难以全面描述复杂的点云场景,采用多基元进行分类成为一种趋势,提出了一种融合点、体素和对象特征的点云分类方法。主要包括4个方面：① 分别确定各层面分类基元,点基元方面采用最优邻域方法,体素基元方面基于八叉树方法进行体素划分,对象基元方面使用改进的多要素分割方法进行点云分割;② 提取各基元分类特征,首先提取点基元分类特征并进行局部线性约束编码(Locality-constrained Linear Coding, LLC),然后以此为基础提取体素基元和对象基元的潜在狄利克雷分布特征(Latent Dirichlet Allocation, LDA)和最大池化特征(Max Pooling, MP);③ 降低分类特征维度,利用随机森林变量重要性算法对分类特征进行筛选与降维;④ 进行点云分类,使用随机森林算法实现点云分类。采用3种不同类型的点云数据进行试验,结果表明融合3种基元特征的分类精度相比于点基元分类分别提升了1.43%、7.02%和2.48%,分类特征降维可以有效降低特征冗余度,分类器分类时间减少约70%;通过与其他算法的对比,新算法分类精度更优,且适用于多种场景点云数据的分类。     

一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法

随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。     

基于区域特征分割的密集匹配点云渐进形态学滤波

随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。     

一种新的散乱点云数据多级空间索引

散乱点云数据具有数据量大（海量性）、数据表达精细（高空间分辨率）、空间三维点之间无拓扑关系（散乱性）等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理（如去噪、配准、分割等）。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称MultiGrid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的MultiGrid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。