一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常检测新方法

空间异常检测已成为空间数据挖掘和知识发现的一个重要研究内容.空间异常蕴含着许多意想不到的知识,现有的空间异常检测方法大多依据空间邻近域的非空间属性差异来计算偏离因子,忽略了邻近域内空间实体间距离的影响.本文首先讨论了空间邻近域内实体间距离对空间异常检测的影响,在此基础上,提出了一种顾及邻近域内实体间距离的空间异常度量方法--SOM法,并分析了它的复杂度.由于该方法是利用实体非空间属性的加权内插值与实测值的差值作为度量空间异常程度的参数,从而顾及了邻近域内所有实体相互间距离对非空间属性偏离的影响,并且克服了现有检测方法在不均匀分布空间实体集内寻找空间异常的缺陷.最后,通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和正确性.     

一种基于场论的空间异常探测方法

从空间数据场的角度,借鉴高斯势函数发展了一种新的空间异常度度量指标。进而,提出了一种基于场论的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的空间簇,并构建合理、稳定的空间邻近域。在此基础上,采用专题属性变化梯度修复策略减弱空间邻近域中潜在异常的影响,并利用空间异常度度量指标计算实体的异常度,从而探测空间异常。实验结果及实例证明了此方法的正确性。     

一种基于BP神经网络的空间异常探测方法

空间异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器学习的优势,发展了面向空间异常探测的BP神经网络结构和学习规则,提出了基于BP神经网络的空间异常探测方法,定义了基于BP神经网络的空间异常度概念,进而探测空间异常.最后,通过3组实际算例验证所提方法的可行性,并分析得出实验结论.     

k-邻近空间关系下的空间同位模式挖掘算法

定义了一种基于k-邻近对象的空间同位模式,探讨了基于k-邻近空间关系的同位模式的特点及其与基于距离阈值的空间同位模式的区别与联系,并开发了k-邻近对象同位模式挖掘算法(KNFCOM)。通过对真实数据的实验结果表明,KNFCOM算法可有效地发现大型空间数据集中存在的各种空间同位模式。     

基于Delaunay三角网的空间邻近关系推理

空间邻近关系是一种重要的空间关系,对这种关系的识别是任何空间建模系统所必须的。Delaunay三角网是根据最小角最大规则建立的一种三角剖分,可以较好地表达空间目标之间的邻近关系。利用Delaunay三角网对空间邻近关系进行了描述,在此基础上提出了空间邻近关系推理方法。     

采用聚类技术探测空间异常

提出了一种基于聚类的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的实体集合,分别探测空间异常,给出了一种稳健的空间异常度量指标,提高了异常探测结果的可靠性。通过实例验证以及与SOM方法的比较分析,证明了该方法的正确性和优越性。     

地理空间异常模式自适应探测方法研究

地理空间异常模式探测旨在发现地理空间中"与众不同"的实体或现象,为深入剖析地理现象或地理过程的特殊分布状况、变化或发展规律提供重要的理论依据和实践指导.随着异常探测应用需求的越来越广泛、深入,对异常探测的算法精度、智能化以及探测结果的可靠性要求越来越高.因而,一方面需要充分考虑地理空间数据自相关、异质性、多尺度等特性;...     

用邻近索引来加快邻近关系处理的算法研究

针对数据量大、关系复杂情况下的空间邻近关系处理需要大量磁盘I/O的问题,本文提出了一种通过建立空间邻近索引来加快空间邻近关系处理速度的方法,给出了该索引建立、维护的方法以及用该索引实现邻近关系处理的过程。最后从理论上分析了使用和不使用邻近索引时邻近关系处理速度的差异,并用南京公交站点数据来验证,得出了一致的结论。在空间数据引擎的基础上使用邻近索引进行空间邻近关系处理的速度将大大提高。     

时空一体化框架下时空异常探测

：提出一种时空一体化的时空异常探测方法,首先基于时空统计学与聚类分析构建一体化时空邻近域。进而, 发展兼顾时空相关与异质性的时空异常度量方法。最后,采用一种3步骤的策略探测时空异常。应用本文方法探测中国 陆地区域33年(1970年—2002年)的年平均气温时空数据中的时空异常,探测结果具有较好的可靠性,反映时空数据的时 空一体化特征。同时,对时空异常的产生机理与实际意义进行分析和解释。     

最大空圆约束下的最邻近计算方法

移动目标的最邻近查询是位置服务的重要内容之一.本文针对地理目标分布不均的情况,将离散点集的最大空圆参数引入到最邻近查询中,提出了最大空圆约束下的k-D树最邻近查询算法.通过实验证明该算法可以有效地减少节点访问次数,减少距离计算次数,从而提高最邻近的查询效率.进而将该算法应用于移动目标的k阶邻近查询中,可以有效地减少移动点在三角网中的定位次数,改善k阶邻近的查询效率.     

一种基于高斯马尔可夫随机场的异常目标探测方法

利用高斯马尔可夫随机场模型描述像元的邻域相关性信息,并将这种邻域信息引入到局域异常探测器中,提出了一种顾及邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测算法。实验证明,该方法克服了传统异常探测方法仅仅利用光谱信息的不足,比经典的RX算法的探测效果更好,并且可以更有效地探测出大于一个像元的异常目标。     

独立成分分析的高光谱异常变化检测

遥感探测到的小目标信号一般是弱信号,利用传统的高光谱异常变化检测方法直接抑制背景来突出异常变化目标,往往导致小目标弱信号同时被抑制,造成目标探测率低、虚警率高。基于独立成分分析方法,研究了弱信号小目标的高光谱变化检测模型,该模型首先通过投影寻踪将异常变化影像投影到独立成分,突出异常变化目标,然后再抑制背景,从而达到异常变化目标和背景的有效分离。该模型可以有效降低虚警率,提高探测率。利用模拟数据和真实数据进行了精度验证,结果表明,利用模拟数据得到的探测精度为99%,利用真实数据得到的检测精度为86%,与传统异常变化检测算法相比,精度最高提高了9%。本文研究方法适用于弱信号小目标的高光谱异常变化检测。     

空间加权的孤立森林高光谱影像异常目标检测

针对孤立森林算法在高光谱影像异常目标检测中易产生大量虚警的问题,该文将异常目标在空间分布的稀缺性与 目标光谱的差异性两个先验结合,提出了一种空间加权的孤立森林异常目标检测方法.首先利用孤立森林算法计算目标的光谱异常度,得到初步的检测结果;然后分析初步结果中目标区域的连通面积,以连通域面积为变量,基于高斯核计算目标的空间稀缺性,得到目标的空间权重属性;最后将表达空间稀缺性的属性与光谱异常度加权相乘,实现了对异常目标的准确检测.在五组高光谱数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的检测性能.     

基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM

针对即时定位与地图构建(SLAM)在室内动态环境下定位精度低和地图效果差的问题,提出一种基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM方法.使用目标检测网络获取语义信息,提出运动物体漏检的方法;根据先验知识,提出准确识别动态区域的信息判定方法;结合几何约束和深度学习方法剔除动态点,利用静态点估计相机位姿;根据存储信息构建可闭环的静态地图.在TUM数据集上进行实验,定位精度比ORB-SLAM2提高97.5%,相较于其他动态SLAM可取得更好的性能.在室内真实环境进行实验,构建的静态地图更准确,有效提高了室内动态SLAM的定位精度和地图效果.     

A local Mahalanobis-distance method based on tensor decomposition for hyperspectral anomaly detection

Recently, some tensor decomposition-based algorithms are proposed and performed well for hyperspectral anomaly detection (AD). This paper proposes a tensor decomposition-based local Mahalanobis-distance (Tensor-LMD) method for hyperspectral AD. First, a three-order tensor is employed to represent hyperspectral data-set and the Tucker decomposition technology is used to decompose such tensor into a core tensor and three factor matrices. Then, the minor PCs are used to eliminate anomaly and noise information along each mode and the more pure background data-set is obtained. Finally, the sliding dual-window strategy is used for both the background data-set and the original hyperspectral data-set, and the local Mahalanobis-distance detector is employed for the final results. The experimental results demonstrate that the proposed Tensor-LMD can achieve a better performance when compared with the comparison algorithms.     

基于角锥体原理的空间后方交会改进算法

在摄影测量中,空间后方交会是一个很重要的概念,通过空间后方交会可以确定像片的外方位元素,从而确定像片在物方空间坐标系中的位置和姿态。本文在文献[1][2]的基础上,对其中部分复杂公式进行改进,得到了表达形式简单,且易于理解和解算的实用公式,并通过实例证明改进算法的正确性。     

高分辨率卫星影像车辆检测的抗体网络

将车辆检测的过程视为一种“抗体”检测“危险抗原”的过程, 其中车辆是“危险抗原”, 车辆检测模板是“抗体”。利用一些车辆图像作为训练样本, 建立一种抗体网络学习并获取一组优化的“抗体”。这些“抗体”经过与待测影像的匹配, 实现对道路车辆目标的有效提取。采用0.6m分辨率的QuickBird全色数据进行实验, 实验结果验证了该方法的有效性和可行性。     

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

基于统计的边缘阈值检验方法

本文提出了建立在统计分析的基础上边缘阈值检验方法,每个像素的阈值由像素处的梯度矢量的统计特性决定,这些梯度矢量的统计量用来确定边缘像素选取是否合理,从所获得的结果来看,该方法与以往的边缘检测方法不仅是一致的;而且该方法输入参数值产生的结果比其他边缘检测方法更稳定。     

基于多维云空间的多光谱遥感影像边缘检测研究

在云模型的基础之上,提出一种基于多维云空间的遥感影像边缘检测算法。该方法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像不同波段的数据特征建立多维云空间映射模型,将数据从图像空间映射到云空间。通过多维云的逻辑运算生成边界云并进行向量综合。利用云的数字特征反推隶属度,构建边缘模糊特征平面,并通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。