多尺度地图的水系面目标与线目标匹配方法与实验

目标匹配是实现多比例尺地图数据变化探测和更新的一个关键技术,它是依据几何、拓扑、语义等来进行判断的。同一地物在多比例尺地图中表达方式各异,甚至差异很大,可将较大比例尺面目标与较小比例尺线目标间的匹配模式归纳为6种：1∶0、1∶1、0∶1、1∶M、N∶1和N∶M。本文通过计算较小比例尺线目标的最小约束矩形(简记为MBR)...     

图像目标形状匹配与视频过滤技术研究

通过研究图像目标形状特征的提取、匹配，运用随机过程，投影理论，提出用于识别目标形状统计特性的波动度特征，建立目标形状匹配函数，给出实际图像目标的匹配实现算法，实际系统测试表明该算法能准确、快速完成实际图像目标形状的匹配、过滤，为图像跟踪、识别及视频过滤等应用领域提供了新的可借鉴方法。     

空间目标匹配在“天地图·福建”道路数据融合中的应用

数据融合是"天地图·福建"建设的最重要内容之一,每年都会进行1次,其成果是"天地图·福建"电子地图等产品的主要数据源。由于道路数据来源比较多,不同来源的数据之间的变化需要人工提取,导致数据融合耗时费力。本文引入空间目标匹配来提取不同来源道路数据的变化信息,分别使用不同比例尺和相似比例尺的道路数据进行了两次实验,不同比例尺道路匹配精度达93.3%,相似比例尺道路匹配精度达99.4%。空间目标匹配能有效解决属性不一致性问题,提高道路数据融合的效率。     

基于层次匹配的面状要素几何匹配方法研究

空间数据增量信息提取是空间数据库增量更新的基础,而要素几何匹配则为空间数据增量信息提取的关键流程之一。针对面状要素几何匹配时所产生的单一匹配算子匹配准确度低,以及多算子加权匹配算法匹配效率低、冗余度高、结果不准确等情况,本文提出一种基于多层次匹配的面状要素几何匹配算法。该算法以反映面状要素位置、大小、形状特征的质心匹配算子、面积重叠度算子以及转向角函数匹配算子为基础,并按各算子复杂度进行层次匹配规则设计,以提高算法效率、保证匹配的准确性。本文通过2种方法进行对比实验,结果表明：层次匹配算法匹配完整度和准确度均能达到90%以上,可以很好地进行面状要素几何匹配;与加权匹配方法相比效率更高,代价更小,且所得匹配结果比加权匹配方法所得结果更加准确。     

导航空间变化信息网络搜索与关联匹配

目前全国大部分地区的导航电子地图基本已经建立,面临的最大问题在于对数据的维护和更新.数据更新首先需要发现信息,通过互联网发现一些与导航相关的变化信息是当前应用中很重要的手段之一.本文阐述了一个新的思路将搜索引擎的上下文匹配技术和数据挖掘的关联匹配技术相结合,力图在网络中搜索一些与导航相关的信息,然后根据关联匹配方法智能...     

基于几何匹配的地名匹配更新技术研究

地名在地理信息数据库中所处的地位就犹如眼睛在人体的地位,相当重要,它为用户准确地查找、判读、分析地理数据发挥着极其重要的作用.文中将研究几何地理数据匹配的方法引入,从不同的地理要素类型(点、线、面)着手,对地名信息自动匹配算法与方法进行拓展研究,为地名一致性处理及自动匹配技术的实现奠定了理论基础.文末总结分析了算法的优缺点以及进一步研究的问题.     

多目标土地用途分区空间优化方法

土地用途分区既是空间分类问题更是空间优化问题。针对传统分区方法规划目标单一、空间关系破碎、图数不同步方面的不足,基于空间优化配置的思想构建科学合理的土地用途分区模型,剖析了影响土地利用空间布局的主要因素,构建了土地用途分区空间优化的目标和约束体系,为将复杂地理计算运用到土地用途分区领域提供了基础和可行性。     

突发事件的地理信息定位匹配方法研究

当前针对突发事件发生地的地理信息定位论述、研究相对比较薄弱,而突发事件与地理位置密切相关,如果能够实现突发事件发生地的文字描述信息与地理信息的快速匹配,完成事件发生地的地理定位既具有重要的现实意义也具有重要的理论意义。文章论述了突发事件文字描述信息的习惯特点和地理信息组织方式,提出了基于突发事件的地理信息定位的几种匹配...     

多目标多测度数据空间抽样方法

社会问卷调查往往需要针对多目标测度不同类型的数据,而传统的抽样方法主要针对单目标对象,且数据类型为数值型数据。本研究以厦门岛出行调查为例,调查问卷包含了住区特征、居民社会经济状况、就业情况、出行方式、出行目的与时间等方面的指标,提出了以变异度模型为主的新方法。以厦门岛住区居民出行所带来的能耗问题收集的少量先验问卷信息以及历史数据为基础,通过模型表征测度不同类型变量的空间变异性,将其作为空间分层的依据从而完成抽样布点方案,评价精度通过抽样方差进行。结果表明：① 综合多种因素分层可以灵活地解决调查中涉及类别数据以及数值型数据的问题,将影响抽样问题的各类型因素体现到样点空间布点方案中,扩大三明治空间抽样的应用范围;② 三明治空间抽样各层样点的分布以及容量受层变异度值（相当于方差）的影响,但其样本容量并不是简单随着区域的层变异度值的增大而增大,空间抽样样本容量同时受到多个因素的影响,其地理空间的大小也是其中一个影响因素;③ 变异度模型成功地量化了各种类型数据,通过少量的预调查得到更详细的抽样方案,其抽样精度为0.0002,样本容量35,满足了问卷调查的目标需求并将抽样样本容量控制在合理的范围之内。     

基于图文法的城市道路匹配方法

提取多源城市路网交叉口节点,每个节点都有唯一的结构模式信息,将城市道路网的节点匹配转化为图匹配中的最大公共子图问题,采用最小图编辑距离衡量两份道路网数据中道路节点的匹配程度,并且加入距离和方向统计,寻找结构形态最为相似的道路节点。实验表明,相对于传统的点线匹配方法,当两份数据存在不均匀偏移时,基于图论的匹配方法可以更完全地利用拓扑信息,使用上下文相关的拓扑分析方法帮助提高几何和语义的匹配结果,该方法不依赖于任何非空间语义信息,原则上可以应用于各种数据源,有效提高匹配准确度。     

面向多粒度时空对象数据模型的网络电子地图生成方法

传统网络电子地图生成是以要素进行组织的,在表达地理实体动态变化、关联关系以及多粒度特征时存在一定的局限性。而多粒度时空对象数据模型旨在解决现实世界到对象所组成的事物空间之间的映射这一科学问题,为时空实体的可视化提供了新的思路,为展示地图要素间复杂关联、多维动态等特征提供了模型基础和数据保证。本文将多粒度时空对象数据模型引入网络电子地图生成当中,渐进得改变了以往网络电子地图依靠图层数据生成的模式,基于多粒度时空对象的概念、模型框架以及数据存储与管理方式,提出了2种网络电子地图生成方法。一种是利用多粒度时空对象数据重建图层,为现有网络制图工具提供“中间件”,使其能够调度和使用多粒度时空对象数据;另一种是将多粒度时空对象数据和地图符号进行绑定,使网络电子地图不再依赖于图层而能根据多粒度时空对象动态更新,同时便于将对象之间的关系、组成结构等非结构化属性特征进行可视化。同时,本文通过实验验证了2种方法的可行性,为多粒度时空对象在网络电子制图领域的应用进行了有效实践。     

时空对象行为分类与形式化表达

基于行为驱动的传统时空数据模型只关注时空对象的空间运动行为,忽略了行为对时空对象属性、关系等的改变,导致行为对时空对象的驱动机制研究不足。时空行为是全空间信息系统表达的重要特征之一,为此,本文从以下几个方面阐述了时空对象的行为。首先,本文阐述3行为的定义及将行为作为时空本体的元组的必要性。其次,研究了时空对象行为的复杂性、可继承性及在时态上的延续性等特征。再次,根据行为的作用对象,将时空对象的行为分为空间行为、属性行为、关系行为及复合行为4类行为,并给出了上述4类行为的定义与形式化表达方式。最后,分析了时空本体中时空行为的驱动机制。通过时空行为分类及其在时空本体中的形式化表达研究,为基于行为驱动的时空对象构模奠定了理论基础。     

基于对象流的地缘环境时空分析模型

地缘环境时空分析是对地缘体、地缘关系及地缘结构进行的解析、评价和预测,是把握地缘环境空间特征、关联关系演化规律的重要途径。本文采用文献研究、类比归纳、建模研究等方法,提出地缘环境对象是地理信息世界中对现实地缘环境实体抽象后的数字化表达,地缘环境对象流是对象间物质、信息和能量数据交互过程的总称,与地缘关系间存在映射关系,对地缘环境态势和演化过程具有关键作用。在对地缘环境对象流相关概念和内涵解析的基础上,探讨了地缘环境对象流的数据表达与组织方法,构建了地缘环境分析模型,模型从地缘环境系统构成出发,将地缘环境对象流的分析逻辑和数据模型结合,分别建立地缘环境对象流分析原理的逻辑表达及地缘环境对象化数据组织体系,在数据支持下利用数据分析算法来确定地缘环境对象与地缘关系间的映射函数,实现面向应用场景和具体问题的地缘环境分析。本文对地缘环境分析模型进行了验证,以“印太地区”地缘经济环境分析为例,基于2009—2018年该区域经济水平排位前10的国家经济数据,进行了地缘经济实体特征的抽象、贸易对象流的数据表达与组织、数据分析及地缘关系测度,分析了贸易流的时空变化过程、地缘影响力以及地缘关系群组等,验证...     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。     

一种基于WordNet的跨语言地理本体匹配方法

针对跨语言环境下地理本体异构性强、本体实例重叠度低等特点,本文提出了一种半自动的地理本体匹配方法。通过概念化方法提取要素的本体属性,并用翻译工具将跨语言的本体属性转化为Word Net的语义集合,在此基础上进行本体属性的比较和本体概念的匹配。本方法以中国基础地理要素类型本体库和美国地质勘探局的地形图本体库的水系本体要素为依据进行了匹配实验,验证了方法的有效性。     

Underwater Object Recognition Based on Deep Encoding-Decoding Network

Ocean underwater exploration is a part of oceanography that investigates the physical and biological conditions for scientific and commercial purposes. And video technology plays an important role and is extensively applied for underwater environment observation. Different from the conventional methods, video technology explores the underwater ecosystem continuously and non-invasively. However, due to the scattering and attenuation of light transport in the water, complex noise distribution and lowlight condition cause challenges for underwater video applications including object detection and recognition. In this paper, we propose a new deep encoding-decoding convolutional architecture for underwater object recognition. It uses the deep encoding-decoding network for extracting the discriminative features from the noisy low-light underwater images. To create the deconvolutional layers for classification, we apply the deconvolution kernel with a matched feature map, instead of full connection, to solve the problem of dimension disaster and low accuracy. Moreover, we introduce data augmentation and transfer learning technologies to solve the problem of data starvation. For experiments, we investigated the public datasets with our proposed method and the state-of-the-art methods. The results show that our work achieves significant accuracy. This work provides new underwater technologies applied for ocean exploration.     

面向电子地图应用的地理信息快速更新方法研究

针对电子地图应用中快速更新的问题,提出一种面向电子地图应用的地理信息快速更新的方法。以电子地图的应用为切入点,探讨电子地图快速更新的方式。提出了面向电子地图更新的五层架构,阐述了这一架构的基本流程、变化发现、框架库提取等关键技术。