4D data fusion technique in urban waterlog-draining decision support system

This paper studies urban waterlog-draining decision support system based on the 4D data fusion technique. 4D data includes DEM, DOQ, DLG and DRG. It supplies entire databases for waterlog forcast and analysis together with non-spatial fundamental database. Data composition and reasoning are two key steps of 4D data fusion. Finally, this paper gives a real case: Ezhou Waterlog-Draining Decision Support System (EWDSS), with two application models, i. e., DEM application model, water generating and draining model.     

海洋地理环境矢量数据的融合研究

海洋地理环境矢量数据融合涉及对象繁杂,实现存在较大的困难。本文从二维矢量数据融合和三维地形数据融合出发,研究了海洋地理环境矢量数据融合的方法。     

空间数据融合的基本框架

本文就空间数据融合的基本理论和问题进行了阐述。空间数据分为矢量数据和栅格数据,由于矢量数据的融合比较简单,本文就矢量数据的图形数据和属性数据的融合加以简单论述;主要研究了栅格数据,目前对于栅格空间数据而言主要是影像数据,本文对影像数据的融合的层次,步骤和方式等问题进行了系统研究;而且对空间数据融合存在的问题和解决的途径进行了论述。     

实景三维多源数据场景融合北大核心CSCD

在城市级实景三维建设中,对多来源、多尺度实景三维数据进行场景融合,能够进一步完善实景三维场景细节表达,提高城市级实景三维场景的完整性,满足实景三维场景局部更新机制要求。本文针对海量、异构、多尺度实景三维融合技术方法开展了相关研究,探索并改进了多源实景三维数据的空间精度匹配与数据接边的方法,结合实景三维数据成果的标准化、轻量化处理方法,提升了实景三维场景调度显示效率,进一步扩大了实景三维融合成果的应用领域。     

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合,在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上,实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。     

面向目标的栅格矢量一体化三维数据模型

首先对现有的三维空间数据模型进行了讨论,分析了栅格、矢量和混合数据模型的特点,提出了一种面向目标的栅格矢量一体化数据模型。该模型将栅格数据以矢量方式进行组织,从而同时具有矢量和栅格数据模型的优点,也克服了目前普遍应用的混合模型所存在的缺点。还提出了一种三维空间的三级栅格划分和行次序编码方法。该方法存储空间小,便于快速索引和计算。最后,给出了具体的数据结构。     

栅格数据坐标变换模型在数据集成中的应用

在数据转换过程中如何尽可能地保证空间数据的完整性和准确性成为限制GIS发展的瓶颈问题。本文针对GIS矢量数据在数据转换过程中选点难,转换之后出现几何位置差异的问题,提出基于栅格数据坐标变换模型,采用图像数据转换时的控制点,将矢量数据纠正到标准的目标构件图库中,达到矢量空间数据有效匹配的效果。进行矢量数据变换时,针对仿射变换、多项式模型等变换模型的限制性,基于Delaunay三角网对平面进行剖分,将纠正误差进行局部控制。最后,以ShapeFile为例实现了几何纠正算法。     

利用基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR数据融合方法反演三维形变场

GPS-InSAR数据融合解算三维形变场模型易受观测值粗差影响,且基于方差分量估计的定权方法不具备抵御粗差能力,计算效率低下。鉴于此,本文提出了一种基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR融合解算模型,利用方差分量估计方法及抗差估计理论,通过对观测值最优化分类并进行选权迭代,精确分配权重,进而有效计算三维形变场。试验结果表明,该方法能有效抵御观测值粗差不利影响,提高三维形变场反演精度,提升逐点式计算的三维形变场效率。     

一种基于边界搜索的栅格矢量化算法

栅格数据的矢量化是GIS领域重要的研究内容。针对栅格数据矢量化准确率低和效率低等问题,该文提出了一种基于边界搜索的矢量化算法,通过对栅格图像的一次遍历,提取结点和中间点,生成弧段,构建多边形;并在构建多边形中,提出了一种简单易行的最右侧方向判断方法,综合运用最小外接矩形和射线法判定逆时针多边形的归属。实验表明,该文提出的矢量化算法能够较准确矢量化复杂的栅格图像,具有较好的效率,可为多值栅格图像快速矢量化及相关研究提供借鉴。     

Data fusion technique for multibeam echosoundings

On the basis of an analysis of the error sources in multibeam echosounding system, a data processing method for compensating systematic errors in multibeam survey is proposed. In order to improve the accuracy of overall swath, a data fusion technique using single beam survey data as control information for single beam and multibeam echosounding is then presented. Some questions involved in solving the adjustment problem, such as its feasibility and the numerical stability, are discussed in detail, and a two-step adjustment method is suggested. Finally, a practical survey data set is used as a case study to prove the efficiency and reliability of the proposed methods.     

GRASS数据结构分析

详细分析了ＧＲＡＳＳ的三种数据结构，为设计ＧＲＡＳＳ与其它系统数据格式转换接口提供了基础。     

多源地理矢量空间数据融合研究

随着地理信息大数据时代的到来,地理信息与多个行业领域日益深度融合,产生了海量的多源异构数据。多源丰富的空间数据为经济社会发展提供基础支撑作用的同时,其异构性也给数据共享和应用带来了问题与挑战。针对地理空间数据多源、异构、不一致性的现状及特点,本文提出了数据库模式融合与数据库实例融合为一体的多源地理空间数据融合流程与方法,并以基础地理信息、地理国情普查等实例数据进行了分析,为多源空间数据共享与应用提供了解决思路。     

An integrated data model in three dimensional GIS

The current GIS can only deal with 2-D or 2.5-D information on the earth surface. A new 3-D data structure and data model need to be designed for the 3-D GIS. This paper analyzes diverse 3-D spatial phenomena from mine to geology and their complicated relations, and proposes several new kinds of spatial objects including cross-section, column body and digital surface model to represent some special spatial phenomena like tunnels and irregular surfaces of an ore body. An integrated data structure including vector, raster and object-oriented data models is used to represent various 3-D spatial objects and their relations. The integrated data structure and object-oriented data model can be used as bases to design and realize a 3-D geographic information system.     

融合多源遥感数据的高分辨率城市植被覆盖度估算

准确获取城市植被覆盖定量信息对城市生态环境评价,城市规划及可持续城市发展具有重要意义.遥感技术的发展为获取区域及全球植被覆盖信息提供了有效手段,目前基于单传感器、单时相遥感数据的城市植被覆盖度估算方法得到较为广泛的应用.然而,由于城市地表覆盖的复杂性、植被类型的多样性,在一定程度上影响了城市植被覆盖信息提取的精度.为此...     

基于多源数据融合的高精细实景三维建模技术

针对大面积错综复杂的油气管道建立高精细实景三维模型,常规的倾斜摄影数据获取方法对于复杂构件及微地貌,在后期建模效果上精细度得不到保证。多源数据融合建模是对倾斜摄影建模方法的进一步探索,此方法有效解决纹理细节、模型逼真等方面存在的问题,并且在实际生产中达到了"高精细、高效率、低成本"的目的。     

利用ASTER数据融合的SRTM空值填补方法

由于雷达干涉采集误差导致SRTM数据出现高程空值,为了保证数据完整性,需要对其进行空值修补。本文总结了国内外对SRTM数据空值的填补方法,提出了一种在内插的基础上利用ASTER数据进行数据融合的空值填补方法。该方法首先对ASTER数据进行预处理,以消除两者之间的高程差异,然后利用处理后的90m间隔ASTER数据对SRTM数据进行融合,从而实现了SRTM数据的空值填补。实例验证了该方法是一种获取完整地形数据的有效途径。     

倾斜摄影三维模型与大场景地形的融合算法

针对现有的数据融合算法不能解决倾斜摄影的三维模型与大场景地形相互融合的问题,提出了一种基于外部缓冲区和TIN瓦片金字塔的数据融合新算法。采用在倾斜摄影地形外部建立过渡缓冲区的方法,解决了倾斜摄影地形和大场景地形的平滑过渡问题,这种方法还保证了倾斜摄影地形的精度。在过渡缓冲区内采样时构造了多条缓冲带,这种采样方法实现了采样密度从倾斜摄影地形到大场景地形的逐渐过渡;通过建立TIN瓦片金字塔实现了对多分辨率数据调度和纹理贴图的支持。实验结果表明,这种方法把倾斜摄影的三维模型与大场景地形很好地融合在一起,并且融合后的数据可以在三维地理信息系统中流畅地调度。     

Data fusion in distributed multi-sensor system

This paper presents a data fusion method in distributed multi-sensor system including GPS and INS sensors' data processing. First, a residual \Gc2-strategy with the corresponding algorithm is designed. Then a coefficient matrices calculation method of the information sharing principle is derived. Finally, the federated Kalman filter is used to combine these independent, parallel, real-time data. A pseudolite (PL) simulation example is given.     

Data Fusion in Distributed Multi-sensor System

This paper presents a data fusion method in distributed multi-sensor system including GPS and INS sensors“ data processing. First, a residual X^2-test strategy with the corresponding algorithm is designed.Then a coefficient matrices calculation method of the information sharing principle is derived. Finally, the federated Kalman filter is used to combine these independent, parallel, real-time data. A pseudolite (PL) simulation example is given.     

Big spatial data for urban and environmental sustainability

ABSTRACT

Eighty percent of big data are associated with spatial information, and thus are Big Spatial Data (BSD). BSD provides new and great opportunities to rework problems in urban and environmental sustainability with advanced BSD analytics. To fully leverage the advantages of BSD, it is integrated with conventional data (e.g. remote sensing images) and improved methods are developed. This paper introduces four case studies: (1) Detection of polycentric urban structures; (2) Evaluation of urban vibrancy; (3) Estimation of population exposure to PM2.5; and (4) Urban land-use classification via deep learning. The results provide evidence that integrated methods can harness the advantages of both traditional data and BSD. Meanwhile, they can also improve the effectiveness of big data itself. Finally, this study makes three key recommendations for the development of BSD with regards to data fusion, data and predicting analytics, and theoretical modeling.