基于简单要素模型的多边形分割算法

多边形是GIS研究和应用中使用最频繁的几何对象,该文描述了基于简单要素模型的任意多边形分割算法。从计算几何出发,结合GIS空间数据的特点,将基于简单要素模型的多边形分割算法设计为:1)对多边形及分割线的边界排序,基于扫描线及外包矩形检测查找可能相交的线段,提高相交线段的搜索效率;2)计算交点生成结点信息(包括交点坐标、线号及交点的出入),并存储在独立的单向链表中;3)根据结点链表和原多边形坐标搜索结果多边形。该算法能够分割任意简单多边形(凹凸、曲线边界和带洞的多边形)以及有共享边的多边形。最后在MapGIS7.0平台上,实现了基于简单要素类的多边形分割功能。     

基于阴影搜索法的飞机目标遥感图像分割研究

介绍阈值分割的原理并分析传统图像分割中阈值的确定方法;为提高对飞机目标遥感图像的分割效果,采用阴影搜索法对图像阈值进行判定。该算法对图像进行横向或纵向扫描,根据像素的变化频率判定阴影区域并确定目标与背景的关系,实现图像分割中最优阈值的自动提取。该算法克服了传统方法灵敏度低对分割效果的影响,有很好的通用性和有效性。     

基于形态学的多尺度遥感图像分割方法

基于形态学提出了多尺度遥感图像分割方法。首先使用面积形态学算子处理原始图像,构造不同尺度下的遥感图像;然后提取多波段遥感图像梯度,充分利用遥感图像的多波段信息;再在不同尺度的图像上使用区域标记方法提取标记,作为分水岭分割算法的生长点;最后使用分水岭分割实现对遥感图像的多尺度分割。该方法在Matlab中予以编程实现,并将其应用于江苏省海安SPOT影像中,实现对图像不同尺度的分割,能够有效提取出多波段遥感图像中不同尺度下的地物。     

基于HAC的SAR图像分割算法研究

本文提出了一种基于凝聚层次聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像分割算法。该算法采用自底向上的策略,将相似的像素聚合成同一斑块。另外,本文利用了异质性作为衡量斑块相似性的标准。本文利用了两景2010年Envisat ASAR影像来开展图像分割实验。实验结果显示,本文算法的分割精度均在0.75以上,有效保持了SAR影像中溢油斑块的边界信息。     

一种改进的遥感影像面向对象最优分割尺度计算模型

面向对象的影像分析方法能够充分利用高分辨遥感影像信息,有效提取目标信息.分割尺度的选择是面向对象影像分析方法的核心问题.该文采用样本控制的方法,构建了基于面积和周长的分割对象样本一致性评价因子,针对不同的信息提取目标,提出一种改进的遥感影像面向对象最优分割尺度计算模型,并验证了其优越性.     

基于光源空间透视的平行分割阴影图算法

随着地理信息系统应用的深入,在真三维空间中处理问题已成为一种趋势,而实时阴影对提高三维场景的真实感和沉浸感非常重要。目前主流的平行分割阴影图算法对大尺度场景兼容性好,但在细节层次的渲染方面质量不高,而光源空间透视阴影图算法在细节层次渲染方面精度很高,但是对大尺度场景难以覆盖。针对该问题,提出了一种基于光源空间透视的平行分割阴影图算法,也称为光源透视平行分割阴影图算法。该方法将光源空间透视阴影图算法中透视锥体的透视变换矩阵应用于平行分割阴影图算法对各个子视锥体的渲染阶段并生成产生形变的阴影深度图,通过该方法减小其阴影走样误差。并且在计算透视变换矩阵的过程中,提出了一种确定阴影图形变程度的算法,使该算法更好地适应于不同大小的场景。实验结果表明,该算法通过提高视锥体近平面附近阴影采样率有效地解决了在平行分割阴影图算法中存在的阴影透视走样的问题。在对大规模场景的渲染方面,该算法在细节层次的表现要明显优于平行分割阴影图算法,满足了大尺度场景和精细建筑模型的阴影渲染需求。     

基于面向对象方法和多时相HJ-1影像的湿地遥感分类——以完达山以北三江平原为例

以中国东北地区完达山以北三江平原(下简称小三江平原)为研究对象,利用2010年多时相HJ-1A卫星和HJ-1B卫星CCD影像作为分类数据源,结合野外调查数据,应用多尺度分割算法,根据影像的丰富信息和物候、时相等特征,采用面向对象的分类方法,进行小三江平原的湿地遥感分类。结果表明,湿地二级分类的总体精度为85.45%,总体Kappa系数为0.81。小三江平原湿地主要分布在低洼地区,总面积为9084.16km2;其中,天然湿地面积为2635.09km2,人工湿地面积为6449.07km2。集中分布的水田是小三江平原最主要的景观类型;天然湿地主要分布在自然保护区、河岸附近和国界周围;其中,草本沼泽面积最大。本研究表明,面向对象的分类方法能够有效利用遥感影像提供的丰富信息,产生较高的分类精度;对于中分辨率遥感影像不同分割尺度的组合使用有利于湿地信息的提取。降雨量较多、较少月份影像的选取和物候规律的利用是提取湿地信息的关键。多时相遥感影像数据的使用,改善了洪泛湿地和森林沼泽的分类效果,尤其是水田边界的划分;同时可以提高湿地分类精度。基于面向对象的遥感方法,利用多时相的中分辨率遥感影像,能够获取较高精度的湿地分布信息,是一种成本较低且行之有效的技术手段。     

半自动面向对象高分遥感地灾目标提取方法

滑坡与泥石流等类型地质灾害发生后,快速准确的提取地质灾害信息对于灾害评估、救援具有重要意义。随着航空、航天技术的发展,具有宏观、快速、准确优势的遥感技术越来越多的应用于地灾分析。然而,在遥感影像上直接利用人工解译的工作方式费时费力,而计算机自动解译精度低。对此,本文提出一种半自动地灾目标提取方法。首先通过人机交互的方式进行简单的地灾目标标记,然后基于均值漂移算法进行图像分割,基于光谱直方图度量相邻分割块的相似性。最后融合标记信息和相似测度,以最小代价区域合并的方式提取目标。实验结果表明本文方法能够以很高的精度提取地灾目标,整体精度高于95%,Kappa系数优于0.90。     

数字滤波法在锡林河基流分割中的比较与应用北大核心CSCD

以1974年锡林浩特水文站实测径流数据为例,通过Lyne-Hollick、Chapman、ChapmanMaxwell、Boughton-Chapman四种方法对其进行基流分割。一方面研究不同滤波方法滤波次数、滤波参数变化对基流分割结果的影响;另一方面确定流域基流分割的最优参数。结果表明:LyneHollick、Chapman、Chapman-Maxwell、Boughton-Chapman四种滤波法在锡林河基流分割中,拥有两个滤波参数的Boughton-Chapman滤波法分割基流的模拟效果最好,这是因为拥有两个滤波参数的数字滤波器与拥有一个参数的数字滤波器相比,其对总径流序列的高频信号的平滑作用更显著,所获得的地下径流序列更稳定,变化性更小。但其相比于单参数滤波法分割次数较多。对于单参数滤波方法中,Lyne-Hollick滤波法分割基流的模拟效果较好,Nash-Sutcliffe效率系数较接近于1,平均相对误差均<5%,Chapman和Chapman-Maxwell滤波法分割结果偏低,平均相对误差均>10%。     

基于ENVI ZOOM面向对象的高海拔灌丛植被提取——以定日县为例

利用ASTER数据,基于The Environment for Visualizing Images(ENVI)ZOOM 软件平台,采用面向对象的多尺度影像分割技术与规则创建相结合方法,提取了珠峰保护区核心区的灌丛植被类型.在对影像进行去阴影处理和各种辅助信息融合的基础上,使用Feature Extraction模块对影像进行分割,基于分割对象的高程、NDVI、纹理和光谱信息创建了适合研究区的灌丛提取规则.研究表明:该分类方法不仅能够克服传统基于像元分类方法中的"椒盐效应"问题,而且能够综合利用辅助信息(DEM、NDVI等)和地物本身的信息(光谱特征、纹理特征等),有效提高解译精度.以已有数据对分类结果进行了检验,分类精度达84 7%,分类结果较理想.     

基于Mean-shift影像分割算法的TM影像分类及城市扩展研究

以马来西亚雪兰莪州及首都吉隆坡为例,将Mean-shift算法的影像分割方法应用于研究区的TM影像分类中,较传统方法的分类精度更高,可满足应用需求.依据该分类结果对研究区的空间城市化特征进行分析.发现近期研究区一直处于高速扩展阶段,外延式扩展和填充式扩展并行发展成为该研究区城市扩展的主导模式.     

基于TDD的科考船航迹分段方法研究

"雪龙"号极地科考船是推动我国极地科学考察事业发展的重要工具,"雪龙"号在数十次的极地科考过程中累积了大量的航迹数据,其中蕴含的巨大价值亟须挖掘。针对科考船的航迹分段是将科考船移动轨迹分为停留与行驶两部分,合理的分段方法可以分离出信息更丰富的航迹段,有利于航迹知识提取。然而,由于原始航迹信息密度分布不均等原因,现有的航迹分段方法往往会造成分段过多等问题,结果并不理想。本文针对该问题,提出了一种针对科考航迹整体的时域差分(Time Domain Difference, TDD)分段方法。本方法基于时间域对航速进行差分处理,有效降低了因为航速波动频繁对分段结果的影响。同时,考虑到该方法的差分步长在航迹处理过程中的不明确性,本文将差分后航迹的路程损失和航速波动幅值进行归一化处理,提出了航迹差分时间步长的动态确定方法,并以速率阈值对航迹进行分段。最后本文以第29次南极科考航迹数据为例,将本方法与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)进行了比较,实验结果表明本文提出的方法可有效降低航迹分段时分段过多的问题,在分段准确性和时间效率等方面结果更优。     

基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析

分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。     

基于栅格数字高程模型提取特征地貌技术研究

本文对近年来基于栅格数字高程模型提取特征地貌技术进行了详细的研究,认为该技术的关键在于两个方面：一是如何定义地貌形态结构,二是提取算法的设计。本文提出了基于地貌学角度来定义地貌形态结构的方法,利用有限个数的形态要素的空间组合和对比分析来获取特征地貌,并可以对各种特征地貌形态进行符合物理意义的改进。     

一种结合能量最小和马尔可夫随机场的图像分割方法

提出一种新的基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的图像分割算法。根据Gibbs分布与MRF的等价性,图像分割问题转换为后验能量函数最小化所对应的标号问题。该文采用图割技术的-αexpansion算法进行后验能量函数的局部最优化,并通过近似于最大期望(EM)算法的迭代过程估算数据模型中的参数。对合成图像和遥感图像的分割实验表明,该方法的运算时间和分割精度都能达到满意的效果。     

Split-Match-Aggregate (SMA) algorithm: integrating sidewalk data with transportation network data in GIS

Sidewalk geodata are essential to understand walking behavior. However, such geodata are scarce, only available at the local jurisdiction and not at the regional level. If they exist, the data are stored in geometric representational formats without network characteristics such as sidewalk connectivity and completeness. This article presents the Split-Match-Aggregate (SMA) algorithm, which automatically conflates sidewalk information from secondary geometric sidewalk data to existing street network data. The algorithm uses three parameters to determine geometric relationships between sidewalk and street segments: the distance between streets and sidewalk segments; the angle between sidewalk and street segments; and the difference between the lengths of matched sidewalk and street segments. The SMA algorithm was applied in urban King County, WA, to 13 jurisdictions’ secondary sidewalk geodata. Parameter values were determined based on agreement rates between results obtained from 72 pre-specified parameter combinations and those of a trained geographic information systems (GIS) analyst using a randomly selected 5% of the 79,928 street segments as a parameter-development sample. The algorithm performed best when the distances between sidewalk and street segments were 12 m or less, their angles were 25° or less, and the tolerance was set to 18 m, showing an excellent agreement rate of 96.5%. The SMA algorithm was applied to classify sidewalks in the entire study area and it successfully updated sidewalk coverage information on the existing regional-level street network data. The algorithm can be applied for conflating attributes between associated, but geometrically misaligned line data sets in GIS.     

An IO-efficient parallel implementation of an R2 viewshed algorithm for large terrain maps on a CUDA GPU

A rapid and flexible parallel approach for viewshed computation on large digital elevation models is presented. Our work is focused on the implementation of a derivate of the R2 viewshed algorithm. Emphasis has been placed on input/output (IO) efficiency that can be achieved by memory segmentation and coalesced memory access. An implementation of the parallel viewshed algorithm on the Compute Unified Device Architecture (CUDA), which exploits the high parallelism of the graphics processing unit, is presented. This version is referred to as r.cuda.visibility. The accuracy of our algorithm is compared to the r.los R3 algorithm (integrated into the open-source Geographic Resources Analysis Support System geographic information system environment) and other IO-efficient algorithms. Our results demonstrate that the proposed implementation of the R2 algorithm is faster and more IO efficient than previously presented IO-efficient algorithms, and that it achieves moderate calculation precision compared to the R3 algorithm. Thus, to the best of our knowledge, the algorithm presented here is the most efficient viewshed approach, in terms of computational speed, for large data sets.     

坡耕地增长对沟谷发育的影响——以四川西昌大箐梁子为例

为了研究近50 a来土壤加速侵蚀的状况和原因,收集了四川西昌大箐梁子1957年、1979年、2000年航空影像,应用立体像对获取高程信息生成DEM,并利用DEM纠正航片获取正射影像。同时,利用三期正射影像获取土地利用变化和沟谷变化信息,通过野外调查与验证,分析了沟谷形成、发育特点及与坡耕地增长的密切关系。研究表明,西昌大箐梁子沟谷发育,到1957年已形成部分稳定或半稳定冲沟,1970年代后期,大量草地被开垦为耕地,且多为坡耕地,土壤抗蚀能力降低,土壤侵蚀由此加剧,沟蚀增强,人为加速了沟谷侵蚀的发育。     

Automatic extraction of building statistics from digital orthophotos

In this paper we discuss uses of image segmentation, feature extraction and Bayesian networks for identifying buildings in digital orthophotos and the utilisation of the results for the automated computation of building statistics. Our work differs from previous attempts in a number of ways. Firstly, image segmentation is accomplished using an adaptive multi-scale method which brings together region and edge information to segment the image into regions. Secondly, automated building feature extraction (e.g. corners) is optimised to fit with expert human annotation performance. The third aspect of this work is the exploration of Bayesian networks as a method for fusing available information (ranging from corner information to solar angles as indicators of shadow location) to classify segmented regions as corresponding to buildings or not. Such processes then permit the automatic compilation of building statistics.     

航空遥感技术在农用土地定级中的应用研究

农用土地分等定级是衡量农用土地质量优劣的必要手段 ,是实行农用土地保护的基本依据 ,是我国土地管理部门即将开展的一项工作。农用土地定级工作需要一项易普及、简便、能节省人力物力、高效率高精度的方法 ,这就为航空遥感技术的运用提供了一个新的工作领域。