运用GD-PBIBD编码的矢量空间数据数字指纹算法

针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。     

基于DFT幅度的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身的特点,运用离散傅立叶变换技术,提出了一种基于离散傅立叶变换的矢量地理空间数据数字水印算法。首先根据矢量地理空间数据的顶点序列构造复数序列,然后对该复数序列做离散傅立叶变换,将水印信息转换为符合N(0,1)分布的伪随机水印序列嵌入到变换后的幅度中,再进行离散傅立叶逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据。提取水印时,通过比较嵌入水印的数据与原始数据之间的差异提取出原始水印信息。实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的删点、数据格式转换、平移、旋转等方面具有较好的效果。     

一种分层压缩的高精度矢量地图加密方法

传统的矢量数据加密算法主要是直接对数据加密,忽略了矢量数据的结构与冗余。针对此类问题,提出利用分层压缩的矢量数据加密方法。首先,结合矢量数据结构特点,使用最小编码单元对线目标和面目标进行SEC压缩;其次,通过随机置乱MCOs的平均点距离对矢量数据位置加密;最后,使用XOR操作对MCOs顶点方向进行循环加密,达到加密矢量数据几何形状的目的。实验结果表明,该方法明显降低了加密过程计算量,与普通加密算法相比,在保证矢量数据精度和安全性的情况下,提高矢量数据加密效率。     

基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身特点,运用小波变换技术,提出了一种基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法。即对一系列的线、面坐标串分别进行离散小波分解,把水印信息分段嵌入到相应的小波分解后得到的低频系数中;再进行小波逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据。在水印信息提取过程中,解决了删点、投影变换等对水印信息提取的不利影响。实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的噪声攻击、坐标数据轻微的移动等方面具有较好的效果。     

基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身特点,运用小波变换技术,提出了一种基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法.即对一系列的线、面坐标串分别进行离散小波分解,把水印信息分段嵌入到相应的小波分解后得到的低频系数中;再进行小波逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据.在水印信息提取过程中,解决了删点、投影变换等对水印信息提取的不利影响.实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的噪声攻击、坐标数据轻微的移动等方面具有较好的效果.     

基于空间特征的二维矢量地图可逆水印算法原理

可逆水印技术能够在精确提取水印信息的同时,完全无损恢复原始载体数据,更适用于矢量地图版权保护.提出一种基于空间特征的二维矢量地图可逆水印算法.该算法在保持矢量地图特征点相对位置的前提下,根据密钥对特征点位置进行非线性置乱,避免非授权用户对矢量地图高精度数据的使用,并在置乱后的特征,占'中嵌入水印信息,能够在提取水印信息的同时无损恢复原始矢量数据.实验结果表明该水印方案严格可逆,具有较好的隐蔽性.     

运用DFT的矢量地理数据零水印算法

针对目前矢量地理数据零水印算法鲁棒性差的问题,提出了一种基于DFT的矢量地理数据零水印算法。首先,利用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量地理数据特征点;其次,对特征点进行DFT变换,得到矢量特征点的相位序列;接着,计算相位序列符号值,若该相位符号值大于等于0,其符号值为1,否则为0;然后,对N×N大小的水印图像进行Arnold置乱,得到置乱后水印图像;最后,从第2个相位符号值开始,选取前N×N个相位符号值构成特征矩阵并与置乱后的水印图像进行异或运算来构造零水印图像。实验结果表明该算法对平移、旋转等几何攻击具有鲁棒性,并对增点、删点攻击和坐标系转换攻击鲁棒性较好,具有一定的实用性。     

一种空间域矢量地图数据盲水印算法

对目前已有的针对二雏矢量数据的水印算法进行了分析,并提出了一种新的鲁棒的盲水印算法.该算法首先将矢量数据分块,然后在不同分块中,结合密钥修改某些点的x坐标或者y坐标,从而嵌入水印信息.实验证明,该算法对平移、坐标转换、制图综合、插值等常规操作以及地物对象顺序置乱等攻击具有较好的鲁棒性,并且是一种盲检算法,具有较好的实用价值.     

基于席尔宾斯基垫片的GIS矢量数据置乱方法

为提高GIS矢量数据在数据传输过程中的隐蔽性,该文结合分形模型席尔宾斯基垫片变换技术,通过对要素点集合中每个点的位置进行置乱处理,实现了一种针对GIS线面图层数据的置乱方法,并基于置乱度的置乱效果评价方法,明确了置乱效果与分形维数之间的正相关关系。实验表明:该方法保持了有效的数据格式和整体形态的相似性,具有较好的隐蔽性和迷惑性;在满足处理效率和隐蔽性应用需求的前提下,可有效保障矢量地理数据在数据传输、数据托管服务、封装存储中的安全性。     

基于三维混沌序列的DEM置乱与还原方法

DEM是地形的真实表达,蕴含着丰富的地理空间信息。如何保证涉密DEM在网络环境中的安全传输是当前亟待解决的关键问题之一。本文采用三维混沌序列,对DEM文件先后进行高程置乱、位置置乱和文件头置乱,可使置乱后的数据失去高程变化的空间连续性与数值连续性。置乱数据经网络传输后,接收方仅凭用户密钥就可以实现置乱DEM数据的无损、盲式还原。基于ASCII格式DEM的置乱与还原试验表明:本文方法可以有效破坏原始DEM数据的空间形态特征和空间连续性,并具有较高的安全性。此外,在无原始数据参与的情况下,用户可以将置乱数据恢复至初始形态,且不会造成任何精度损失。本文算法特性基本满足了DEM数据在安全传输、封装存储等方面的应用需求。     

一种顾及符号完整性的矢量瓦片地图改进方案

在矢量瓦片地图中,跨网格的要素被分割成多个部分,常常造成点、线、面要素中非均匀符号在网格边界处的不连续,这样不仅影响视觉效果,还容易引发空间认知错误.在保持矢量瓦片数据和样式独立的基础上,提出使用预处理和实时绘制相结合的方法解决这类问题.通过分析不同要素符号在网格边界不连续的类型和原因,提取了不同类型的绘图辅助信息;将...     

利用CART分类树分类检测交通拥堵点

交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。     

一种利用Mask R-CNN的遥感影像与矢量数据配准方法

遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN(region-based convolutional neural network)的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点;然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明,所提方法鲁棒性强、精度高。     

具有前向安全特性的地理目标强盲签名方案

面对地理空间数据安全性存在的隐患问题,常规空间数据加密方法已经难以确保有效的安全性。现提出同时具有前向安全特性和强盲性的数字签名方案,并对给定的地理目标进行加密,通过实验验证效果俱佳。本方案中,实现了用大数分解难问题和基于求解离散对数困难性问题的有机结合来保证方案的体制安全性和强盲性,同时用主密钥机制保证方案的前向安全特性,使得安全机制更加健壮,应用范围更广。     

四孔六边形全球离散格网一致瓦片层次结构编码运算

全球离散格网系统是支持多源地球空间信息融合处理的有效解决方案,格网系统单元层次关系及全球统一编码运算是研究难点。首先,根据四孔六边形剖分特点,提出封闭二十面体表面的一致瓦片层次结构;然后,利用复进制数建立一致瓦片层次结构的编码数学模型,并等价设计全球统一编码运算、编码邻近查询、编码与地理坐标转换等算法;最后,设计了格网层次结构验证和编码运算效率测试实验。实验结果表明,一致瓦片层次结构的编码与地理坐标转换平均效率分别约是同类成果的2.74、1.73倍,编码邻近查询平均效率约是其7.46倍,且随着格网层次升高,效率优势更显著;与同类成果相比,所提方案瓦片具有一致性,且数量更少,算法复杂度低;层次结构的原理简明易懂,计算机执行效率高,可为多源对地观测数据统一组织管理、处理分析提供理论和技术支撑。     

一种面向DEM多尺度表达的傅里叶能量谱模型

针对数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据的多尺度表达问题,根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系,在化简中关联地形语义特征,构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验结果表明,该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据,通过等高线放样观察发现,该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定量对比分析,结果表明该方法在统计意义与结构意义上都具有较好的效果。     

顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:（1）基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;（2）利用核密度估计刻画邻域兴趣点（point of interest, POI）对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;（3）基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。     

结合多混沌映射和输出反馈的图像加密算法

提出了一种结合多个Logistic混沌映射和逐段正弦混沌映射的图像加密算法。通过m个Logistic混沌映射的多次迭代,分别产生m个分段正弦混沌映射的初值和参数值,由m个分段正弦混沌映射迭代产生图像加密密钥序列,并引入密文输出反馈机制,对图像像素值逐点进行2轮异或加密。实验表明,该算法使密文对明文和密钥都充分敏感,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性,相邻像素具有零相关特性,而且算法具有密钥空间大、加密速度快的优越性。