线状地图要素的自相似性分析及其自动综合

通过线状地图要素的自相似性分析和分维估值，研究了线状地图要素的形状结构特征随量测尺度和比例尺变化的规律，并在此基础上，提出了旨在使综合过程自适应进行和保持图形形状特征的线状要素自动综合的方法。     

几何地理要素的相似性度量方法研究

几何地理数据相似性是地理数据匹配处理的基础,决定着地理数据匹配结果的成功率和准确率。本文分别从点、线、面3个角度对几何地理数据的相似性进行深入分析,通过对点、线、面三种地理要素特点的深入研究,给出了几何地理数据的相似性算法和度量模型。通过实验,初步验证了所提算法的可行性,为地理数据的相似性匹配研究奠定了基础。     

多尺度地理空间线状目标形状相似性的度量

本文研究了多尺度地理空间线状目标相似关系的表达与度量问题.基于Douglas-Peucker算法,通过对线状目标形状的分析,从几何学的角度,给出了衡量基本图形中折线与线段之间形状相似度的两个重要参量.按照图形特征,利用分类讨论的方法,建立了多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型.最后通过实例的计算验证了该度量方法的可行性.     

一种线状要素几何相似性度量方法及其应用

基于传统离散 fréchet距离,提出了 一 种 线 状 要 素 几 何 相 似 性 度 量 方 法。推 导 了 基 于 递 归 迭 代 方 法计算离散曲线 fréchet距离的计算公式,因传统 fréchet距 离 仅 用 一 个 点 对 之 间 的 距 离 来 度 量 相 似 性 存 在 较大误差,提出了一种基于离散 fréchet距离识别 曲 线 上 点 与 点 之 间 最 短 路 径 的 方 法,通 过 最 短 路 径 计 算 两 条曲线间平均 fréchet距离,以平均 fréchet距离作为两曲线间的相似值。针对传统 fréchet距离不能解决一条曲线的部分与另一条完整曲线之间的相似匹配,基于平均 fréchet距离,提出了“ 部分－整体” fréchet距离计算方法。将上述距离应用于地图数据匹配、 合并及等高线内插中取得了较好的效果。     

线状要素多尺度表达质量评价模型研究

本文立足于线状要素多尺度表达的实现过程,利用线状要素多尺度表达的目的,将线状要素多尺度表达的质量需求分解为"4准则",将影响线状要素多尺度表达的质量因素概括为"6因素"。并图表出"6因素"与"4准则"的对应关系。由此推导并建立了线状要素多尺度表达质量评价的概念模型,为线性数据多尺度表达的质量评价问题提供必要的理论依据。     

线状要素多尺度表达不确定性的综合分析与评价研究

空间数据的多尺度表达和GIS数据的精度分析及质量控制问题是当今地理信息科学和国际GIS界十分关注的两大前沿课题。本文首先确立线状要素多尺度表达的实现方式;然后紧紧围绕线状要素多尺度表达的实现流程,分析线状要素多尺度表达不确定性的来源,并利用误差传播规律建立线状要素多尺度表达误差传播规律;最后通过实验得出线状要素在尺度扩展中不确定性的变化规律。     

基于多比例尺地图数据的线状要素综合方法

提出了一种基于多比例尺地图数据的线状要素综合方法,若一个顶点在两个不同比例尺的对应线状要素上都存在,则它在中间比例尺线状要素上也应该得到保留。首先,利用不同比例尺线状要素进行同名点识别,并在较大比例尺线状要素上进行标记;然后,以标记的同名点为断点,将大比例尺线状要素分割成多个线段;最后,对分割后的各线段结合Douglas-Peucker算法进行综合。通过实验分析论证了该方法的可行性及有效性。     

多尺度表达中线状要素的综合不确定性评价模型

在考虑节点化简的基础上建立了节点数据不确定性评价模型,基于曲线光滑模型建立了线元模型不确定性评价模型,在此基础上,根据不确定性传播律构建了由数据不确定性和模型不确定性合成的线状要素多尺度表达不确定性的综合评价模型。实验表明,综合不确定性指标值作为线状要素多尺度表达不确定性的量化指标是有效的。可将其用于计算线元不确定带的宽度,解决线状要素多尺度表达不确定性空间分析和推理问题;并用于线状要素多尺度表达的质量评价与控制。     

一种线状要素深度简化方法

提出了一种线状要素深度简化的方法,该方法将线状要素简化分解成若干子过程,每个子过程通过弯曲识别与分类,并利用具有一致性和自适应的阈值组合实现了线状要素的规模化处理。试验表明,该方法能适应于不同制图因子——线宽、类型、比例尺要素的简化,相比于Douglas等简化方法更接近于人工处理的结果。     

基于二叉树的矢量线状要素多分辨率表达与传输

针对目前空间数据网络传输存在用户等待时间长的问题,文章提出了一种改进的道格拉斯-普克(D-P)算法来进行线状要素的化筒方法.为了支持数据的快速导出,使用二叉树存储D-P算法的中间结果,并对二叉树进行线性化,以保证空间数据在服务器端得到有效的多分辨率组织;在此结构的基础上,设计并实现了矢量数据多分辨率渐进传输模型和策略;最后通过真实的线状道路数据,分别开展了PC客户端和移动客户端与数据服务器之间的渐进式传输实验,并引进信息熵度量开展了网络数据传输过程中地图信息量的保持分析.试验结果表明该方法能有效地改善用户的体验效果和传输效率.     

Mining Land Cover Information Using Multilayer Perceptron and Decision Tree from MODIS Data

Land cover (LC) changes play a major role in global as well as at regional scale patterns of the climate and biogeochemistry of the Earth system. LC information presents critical insights in understanding of Earth surface phenomena, particularly useful when obtained synoptically from remote sensing data. However, for developing countries and those with large geographical extent, regular LC mapping is prohibitive with data from commercial sensors (high cost factor) of limited spatial coverage (low temporal resolution and band swath). In this context, free MODIS data with good spectro-temporal resolution meet the purpose. LC mapping from these data has continuously evolved with advances in classification algorithms. This paper presents a comparative study of two robust data mining techniques, the multilayer perceptron (MLP) and decision tree (DT) on different products of MODIS data corresponding to Kolar district, Karnataka, India. The MODIS classified images when compared at three different spatial scales (at district level, taluk level and pixel level) shows that MLP based classification on minimum noise fraction components on MODIS 36 bands provide the most accurate LC mapping with 86% accuracy, while DT on MODIS 36 bands principal components leads to less accurate classification (69%).     

线要素综合的形状相似性评价方法

针对线要素综合质量评价中的形状相似性评价问题,提出一种基于双侧弯曲森林形状表示模型的线要素形状相似性评价方法。引入约束Delaunay三角网及其凸包,生成线要素的双侧根弯曲序列,并在每个根弯曲上生成弯曲树,使用三角形表达每个层次上的弯曲,从而建立基于双侧弯曲森林的线要素形状表示模型。在该模型基础上,顾及线要素的地理位置特征,对综合前后线要素的形状相似性进行评价。实验结果表明,该方法能够区别不同层次上的形状特征,与形状认知的层次一致,能够有效辨识综合质量是否存在问题。     

节点相似度辅助下的线要素匹配方法设计

同名要素匹配是空间数据集成、更新和融合的关键技术。针对要素匹配中不同尺度数据构成差异但拓扑结构相似的问题,本文提出一种基于节点相似度的线要素匹配方法。该方法以线要素节点为主要特征,选取了方向、距离等相似性度量指标,并构建了拓扑、方向和距离三类约束,在此基础上,设计了一种基于拓扑关系和空间位置的匹配模型,实现了线要素特征点的相似性匹配。采用大规模道路网进行试验,试验结果表明,该方法切实可行,能够有效解决复杂线要素匹配问题。     

利用直线控制进行非量测相机的几何标定

研究了基于直线特征的非量测相机几何标定方法,依据中心投影影像的几何特性建立了基于直线特征的相机内参数标定模型,并推导了其线性化公式。与常规基于控制点的空间后方交会和几何检校的实验结果对比表明,该方法可以达到与传统方法同等的定位精度,且回避了常规方法物像必须严格对应的问题,为缺少控制点情况下的几何标定提供了另一个可选方案。     

利用最长公共子序列度量线要素相似性的方法

现有线要素相似性度量方法主要基于空间欧式距离或面积,缺少对线状要素几何形态特征相似性的考虑,在线状要素分布密集区域或地形地貌变化剧烈区域易产生度量误差。为此,提出一种基于最长公共子序列的线状要素几何相似性度量方法。利用特征描述子将线要素节点序列转化为几何特征描述序列;并利用基于控制参数的动态规划方法求解特征描述序列间的最长公共子序列,进而度量线状要素间的几何形态相似度。模拟数据试验和真实数据试验表明,该方法在保证运行效率的情况下,具有较高的正确率。     

利用相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法

提出了一种基于相似性度量的不同比例尺地图数据网状要素匹配算法。首先进行结点、弧段的粗匹配,然后利用结点-弧段拓扑关系的相似性和离散Fréchet距离进行精确匹配,匹配过程将几何、语义、拓扑、结点和弧段匹配有效结合起来,最后以可视化方式将不同匹配结果进行显示,以便人机交互。实验表明,该算法可有效地匹配各种复杂情况下的同名道路,并提高匹配的正确率和速度。     

一种基于线特征的道路网变化检测算法

提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。     

基于LiDAR点云数据的地物几何特征提取与制图

从机载激光雷达数据自动识别地物对象,可提高数据的解译能力,成为快速、高效地形图测量、数字地籍、三维城市等数据获取的有效途径。本文基于机载Li DAR数据和遥感数据,进行快速数据获取与制图研究,充分利用激光雷达获取数据质量高的优势,通过高密度、不规则点云分析,构建建筑物、树木、地表、电力线等地物的离散几何模型,从而提高点云数据的分类精度及制图自动化。根据描述地物使用线和面以及纹理、颜色的方面的约束条件,通过构建点云的离散几何模型,对高维数据进行降维,达到高精度构建地物信息。应用法线估计法,计算邻域法线的各项异性的相似度,判断相邻网格是否属于一个平面,结合区域增长法构建规则地物的几何模型;采用自组织神经网络法对点云数据进行处理,利用自由曲面描述地物,以长春师范大学校园为例,实现了Li DAR点云数据的地物几何信息提取与制图。