MapGIS区文件自动分类填色的快速实现

针对MapGIS软件在拓扑造区中随机填色而导致图件符号化操作烦琐且极易出错的问题,本文在深入分析MapGIS区明码文件逻辑结构的基础上,运用Excel强大的数据编辑处理功能,提出了快速给区块分类填色的简易方法,并结合土地利用现状图数据进行了实验。结果表明,该方法操作简单,易实现,能够快速地解决一些常见的实际问题。     

一种基于MapGIS的矢量文件快速校正方法

原始图件扫描后进行矢量化是栅格数据数字化常用的方法。为减少图形的形变,提高图形的精度,同时将矢量文件赋予地理坐标,需要进行误差校正。以1∶5万地质图空间数据库建设过程中进行误差校正方法为基础,合理利用实际控制点文件的顺序,改进误差校正方法,并对比传统校正方法,阐明新方法的优势,可将该方法延伸至其他矢量文件的校正。     

基于MapGIS SDK自动区合并的研究与实现

MapGIS提供了区合并功能,但却无法实现自动区合并;自动区合并功能可以应用到和地图矢量化相关的很多工作中,由于它可以实现图幅的自动接边处理,大大地减少了数据汇总时图幅接边时的工作量.本文实现了自动区合并功能,同时在算法方面做出了最优化处理方面的研究,并探索出一种较简便的解决问题的方法.     

一种MapGIS向ArcGIS地图数据转换的方法

为了充分共享利用已有数据成果,MapGIS地图数据经常需要向ArcGIS格式转换。然而现有的转换方法常出现属性、投影、注记丢失,图面无法渲染,其结果不能达到制图质量要求。文章通过对MapGIS6X和ArcGIS平台下的图件数据结构组织、渲染方式等进行分析研究,并结合两个平台的二次开发技术,提出了一套半自动化实现转换的技术流程,开发了地图数据转化的相关软件工具和扩展插件,在实践中有效地解决了转换过程中信息丢失、任务繁重等问题。     

一种基于知识的遥感图像模糊分类方法

本文提出了一种基于知识的遥感图像模糊分类方法，在传统的模糊分类方法中加入了从GIS数据库中发现的知识，用它来辅助进行遥感图像分类，实验结果表明，分类的精度与传统的模糊分类方法相比有了较大程度的提高，是一种较好的遥感图像分类方法。     

基于AutoCAD动态块和脚本文件的批量展点方法

AutoCAD在工程测量领域有着较强的通用性,通过深入剖析AutoCAD属性块、动态块功能和脚本文件的运行原理,提出一种基于AutoCAD带属性动态块和脚本文件的批量展点方法,并运用VBA宏语言实现展点数据脚本文件的快速编写。实验表明,该方法不但可同时完成点符号和点注记的展绘,而且能保证二者的整体性,具备较强的可调整性,有利于后期图面的清绘工作。     

一种新的高分辨率遥感影像模糊监督分类方法

针对高分辨率遥感影像分类中由于细节特征突出、同质区域光谱测度变异性增大所带来的像素类属的不确定性及模型的不确定性等造成的误分结果,提出一种基于模糊隶属函数的监督分类方法。对同质区域定义高斯隶属函数模型用来表征像素类属不确定性;模糊化该隶属函数参数建立影像模糊隶属函数,以建模同质区域光谱测度的不确定性;用训练样本在所有类别中的模糊隶属函数及原隶属函数（高斯隶属函数）中的隶属度为输入,建立模糊线性神经网络模型作为目标函数,实现分类决策。该算法和经典算法对World View-2全色合成影像及真实影像进行定性和定量分类实验,分类结果验证了文中方法具有更高的分类精度。     

一种基于决策树方法的遥感影像分类研究

以江苏省泗阳县的Quick Bird影像为研究对象,基于影像的光谱信息、纹理信息、植被指数,采用CART决策树对影像进行分类,并将结果与最大似然分类结果进行比较。结果表明,此方法分类精度与Kappa系数均得到提高。     

一种基于航迹线文件的声纳图像裂缝处理方法

以XTF(eXtended Triton Format)格式的侧扫声纳图像为研究对象,分析了侧扫声纳图像地理编码过程中产生裂缝的原因,提出了一种基于航迹线的处理模型。     

一种将数字地图转换成PDF文件的方法

介绍了一种将数字地图转化成PDF文件的方法,该方法以PostScript语言描述的地图符号库为基础,将数字地图用PostScript语言的操作符进行描述,生成PS文件,再用Acrobat Distiller将其转换成PDF文件.     

一种基于SVM多特征综合的图像分类方法

分别利用多通道Gabor滤波器和HSV颜色模型对图像进行特征提取,得到两种特征空间。用顺序向前浮点法搜索,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为评价指标进行特征选择,最后利用综合后的特征数据在SVM基础上实现图像的监督分类。上述方法提高了彩色纹理图像和遥感图像的分类正确率。实验表明,多特征融合的分类效果比单一特征要好。     

大尺度平原城市精细汇水区分级划分研究

在城市内涝模拟研究中,汇水区划分是十分重要的环节,同时对大尺度平原城市进行汇水区精细划分也是研究者共同研究的技术难点。针对现有基于DEM流向分析的划分方法存在的无法正确反映实际城市复杂地形和流向问题,本文提出了一种顾及地类和流向,适用于大尺度平原城市的精细汇水区分级划分方法。首先,从城市自然地形和主干河流出发,进行一级宏观尺度划分;然后,依据城市主次干道,干渠和管网实现二级中观尺度划分;最后,在二级划分的基础上,结合流向和地类做精细的三级子汇水区微观尺度划分。本文选取东营市30 km²核心主城区进行了验证分析,研究结果表明,划分结果跟实际地物类型和真实流向相吻合,该方法对于大尺度平原城市具有良好的适用性。     

基于GML从DXF文件到Shape文件格式转换的研究与开发

由于AutoCAD系统与GIS系统在数据结构上存在着较大的差异,这使得其数据往往不能很好地满足GIS的要求。本文在分析目前AutoCAD数据到GIS数据转换存在问题的基础上,利用GML提出一种新的数据格式转化方法,解决了GIS系统与AutoCAD系统之间的数据共享问题。并通过实践证明,该方法可以真正实现数据的无损转换。     

利用面向对象分类方法提取冬小麦种植面积的研究

应用陆地卫星TM数据和遥感图像处理软件eCognition5.0和ENVI4.3软件,以面向对象的方法和监督分类波谱角法分别提取泰安市2005年冬小麦种植面积及其分布信息。逐像素分类的结果存在"椒盐"效应,而且很难克服同物异谱、同谱异物现象,面向对象的分类方法可以有效的集成专家知识和各种辅助数据,克服逐像素分类的弊端。分类结果表明,利用面向对象的分类方法可以获得比传统的像素级分类方法更高的分类精度,为冬小麦种植面积的自动提取提供了广阔的前景。     

基于地形图分幅及要素分类代码的对象标识研究

地理要素对象标识是空间信息系统的重要组成部分。文中对地理要素对象标识的概念进行阐述,对其性质、类型及生成方法进行分析与总结。在此基础之上提出一种基于基本比例尺地形图分幅和地理要素分类代码的地理要素对象标识,深入分析该对象标识的特性及功能特点,并对其在基础地理空间数据增量更新中的应用进行探讨。     

结合光谱角的最大似然法遥感影像分类

遥感影像含有丰富的信息,反映了地物特征。其中光谱角侧重描述了光谱的形状特征,具有对多光谱图像增益不敏感的特点。最大似然法是遥感影像分类最常用的方法之一,文中对该方法的后验概率判别函数进行修改,将光谱角以概率因子的形式加入到判别函数中构造一种新的判别函数,有机地将光谱角这一特征信息加入影像分类。通过实验,并与最大似然法和光谱角匹配法分类结果进行比较,结果表明,结合光谱角的最大似然分类法的分类精度得到提高。     

基于自分类和颜色空间变换的遥感图像色彩校正方法

提出了一种基于遥感自动分类和lab 颜色空间变换的色彩校正方法, 并用此方法对不同时间的ETM遥感图像进行了多景色彩校正后的拼接实验。实验结果显示, 相对于重叠区域校正、直方图匹配等常规方法, 该方法能够很好地校正不同获取时间所导致的景间颜色、亮度差异, 提高遥感图像后续分类、变化检测的准确性以及多景遥感图像的拼接效果。     

以地块分类为核心的冬小麦种植面积遥感估算

以提高冬小麦种植面积估算精度为目标,选取种植结构复杂的都市农业区,采用QuickBird影像数字化农田地块边界,以多时相TM影像为核心数据源,以地块为基本分类单元,进行不同特征向量组合、不同分类器的冬小麦地块分类方法研究,并对比分析了基于地块分类和基于像元分类的冬小麦种植面积估算精度。研究结果表明,基于地块分类的冬小麦种植面积估算方法的总量精度和位置精度均高于像元分类;植被指数和纹理信息的引入有助于进一步提高地块分类精度;支持向量机与最大似然均能得到高达97%的总量精度和90%的位置精度,支持向量机地块分类所需的训练样本量远低于最大似然,因此支持向量机更加适合于冬小麦地块分类;冬小麦错分与漏分情况大多发生在细碎地块,其面积总量较小,而大地块错分和漏分较少,因此相对于像元分类,地块分类能在整个区域能得到较高的冬小麦位置精度和总量精度。     

结合纹理的SVM遥感影像分类研究

针对传统统计模式识别分类方法分类精度不高,分类时未加入像元灰度的空间分布和结构特征以及分类时样本不足等缺陷,采用一种结合纹理的支持向量机(SVM)遥感图像分类方法。该方法在对Landsat7 ETM遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合纹理的SVM分类模型。以河南省汝阳县为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题;对高维输入向量具有较高的推广能力;总精度达到90%,比单源信息的SVM分类法提高了6%,而与最大似然法相比,总精度提高了近9%,取得了良好的效果。