数学形态学在GIS空间分析中的应用

讨论了数学形态学在基于栅格数据结构的地理信息系统（ＧＩＳ）空间分析中的广泛应用。提出了基于形态变换的ＧＩＳ空间操作（图层叠置、缓冲区建立、邻城分析和图元量算）方法，网络最短路径的形态学算法，应用灰度级形态学解求通视图的新思路。     

基于3维可视化环境的地质体空间形态分析

针对3维矿床地质体既具有复杂的几何形态特征,又具有连续的矿化分布与控矿作用分布等空间分布场特征,结合3维地质建模软件Datamine的可视化环境,基于线框模型研究了地质体实体建模与3维可视化过程;在此基础上将实体模型离散化输出为体素模型,提出采用趋势面分析方法和基于数学形态学的分析方法进行地质体空间形态分析,比较和研究了这两种方法提取地质体空间趋势形态和形态起伏特征的过程。实例研究和论证了基于数学形态学滤波的地质体空间形态因素分析和提取方法处理某方向上存在有超覆现象的可行性。     

基于多光谱遥感图像边缘检测方法的研究

本文提出了一种边缘检测的有效算法．该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取，实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差，为此，笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

一种基于向量序结构关系的多值形态变换

提出了一种向量型数据全序关系建立的一般方法，并以此为基础建立了多值形态变换的基本形式，并对其性质进行了讨论。多值形态变换作为数学形态学在多值图像空间中的扩展．具有与灰值形态变换类似的功能和作用，可有效地应用于多值图像的处理和目标形状特征的提取。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但抗噪能力较差。为此，笔者还探讨性地提出基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

多尺度CB形态学及其在线划图像噪声清除中的应用

介绍了基于轮廓结构元的形态学（简称CB形态学）的概念及其性质,讨论了CB形态运算的快速实现。由于CB形态学处理的对象不是基于目标的形状,而是基于目标的延伸度,因此它可以用来处理线划图像。在本文中,利用CB形态学的这一特性消除线划图像上的噪声,获得了满意的结果。     

基于形态学特征和神经网络的遥感影像分类

在遥感技术不断发展、空间分辨率不断提升的大背景下,对遥感影像进行特征提取并进行分类成为遥感的重要课题。本文采用数学形态学技术进行特征提取,得到了形态特征、扩展形态特征、属性特征、扩展属性特征这4种形态学特征类。利用形态学特征和BP神经网络,改变采用的形态学特征,形态学特征提取中使用的参数以及BP神经网络的隐藏层数和隐藏层神经元数分别进行监督分类,计算各自的OA以及Kappa系数,比较其大小。分类结果精度评价表明扩展形态特征分类效果和扩展形态特征分类效果较好,适用于对遥感影像分类;而隐藏层神经元的数目和隐藏层的层数对分类结果没有显著影响。     

基于形态算子构建空间数据综合的数学模型

空间数据综合是空间数据处理中的一项重要功能。在过去三十年中，空间数据自动综合一直是制图、ＧＩＳ和地理学领域中的一个重要问题。然而，由于大多数转换过程缺少数学基础，该问题进展仍然缓慢。最近Ｌｉ（１９８４）研究表明形态算子是处理空间数据强有力的工具，而且基于这些算子可以建立这方面的数学基础。本文旨在报道数学形态学在这一新的应用领域的研究成果，并将着重讨论区域特征的处理，尤其是区域特征的聚集。文中构建了     

基于反地形DEM的山顶点提取与分析

从山顶点的地形形态特征出发,以陕西黄土丘陵地区为例,利用反地形DEM的基本原理,同时结合ArcGIS的空间分析功能,实现从DEM数据中对山顶点的自动识别与提取。基于反地形的原理利用水文学及形态学的理论方法对山顶点进行提取,相对于传统方法利用原始DEM提取的方法更加有效,精度更高。     

地理空间分析及可视化分析研究

地理空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息，是地理信息系统的重要功能之一。随着3S技术的融合和空间信息处理技术的发展和广泛应用，地理空间分析、空间数据挖掘和知识发现以及地学可视化已经成为空间信息处理的重要手段和关键技术。本主要论述了现有的地理空间分析方法，并讨论了基于地理空间分析的海量空间数据挖掘和地学可视化分析。     

基于GIS和空间句法的空间形态一致性测度

少有学者测度规划道路系统分析出的空间形态与规划师空间形态规划意图的一致性。为更好地落实规划师的空间形态规划意图,以安厚镇为例,提出"基于GIS和空间句法的空间形态一致性测度"方法。主要思路为:首先,基于规划的城镇道路系统用GIS空间分析技术及集成度、智能度等句法变量分析新一轮城镇空间形态,然后,测度分析出空间形态与空间形态规划意图的一致性。测度结果表明经分析出的城镇空间形态与规划师本意的一致性有待改善,主要表现为城镇发展轴整体智能度较低、可理解性不高,城镇空间拓展主轴较大程度偏离原规划拓展方向,城镇发展次轴对空间结构的引导效用高于主轴。     

一种基于形态金字塔的遥感影像融合方法及其性能评价

提出了一种基于影像形态金字塔分解的融合方法，并应用于IKONOS全色影像和多光谱影像的融合中。在构建金字塔时采用的形态滤波是非线性滤波，与线性滤波相比，它能更准确地定位边缘，更好地表现影像的空间细节信息。实验结果表明，基于形态金字塔的融合效果优于拉普拉斯金字塔和对比度金字塔。     

基于数学形态学的毫米波图像边缘检测方法

讨论了数学形态学的基本原理及其在毫米波辐射遥感图像边缘检测中的应用，提出了一种用灰度形态变换原理进行检测的有效算法。对一幅毫米波图像的实验结果表明，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力，比传统的基于模板的图像边缘检测算法具有更好的边缘提取效果。     

基于DEM数据的月表撞击坑自动提取研究

提出一种基于地形与形态学的撞击坑自动提取算法,该算法主要利用撞击坑的形态特征进行提取,利用形态学方法提高提取结果的连续性并去除提取结果中的噪声,使提取的撞击坑边界线更为简单,定位更加准确,易于存储与计算。该算法使用月球勘测轨道器照相机(LROC)提供的100 m分辨率DEM数据进行测试,测试结果显示该算法对于形态较为完整的简单撞击坑提取效果较好,提取的边界线较为准确且能够反映撞击坑的真实形态。     

灰度级形态学及在扫描影像处理中的应用

讨论了灰度级形态学的基本原理和利用灰度级形态变换进行扫描影像的方法，提出了灰度影像细化和影像背景淹没滤波的形态学方法，并通过扫描等高线地图影像处理验证了方法的有效性。     

灰度级形态学及在扫描影像处理中的应用

讨论了灰度级形态学的基本原理和利用灰度级形态变换进行处理扫描影像的方法。提出了灰度影像细化和影像背景淹没滤波的形态学方法，并通过扫描等高线地图影像处理验证了方法的有效性。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息,本文提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理进行边缘提取,实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法具有很好的边缘提取能力,但其抗噪能力较差,为此,笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

GIS中河网空间数据模型

河网通常是由多条河流组成的,河网的空间形态结构特征由各条河流的几何特征和河流之间的相互关系决定,为了完整表示河网的空间形态结构特征,本文提出了基于河网空间形态结构特征的河网空间数据模型,并阐述了该模型的建立、维护等方法。     

一种基于三维形貌的深空星体表面撞击坑自动提取方法

类地深空星体表面撞击坑的自动提取对着陆区选择、自主导航、星体演变研究具有重要意义。以三维形貌数据为基础,提出了一种基于等值线关系分析与形态学精确拟合的深空星体表面撞击坑自动提取方法。首先,从三维形貌数据中提取并保留满足圆度约束的等高线;其次,依据撞击坑的空间形态特征,分析这些等高线之间的相互关系,以初步确定撞击坑的位置;最后,应用形态学分析方法精确确定它们的边缘和位置信息。以月球月海带区域和火星水手峡谷东部区域的DEM数据进行实验,结果表明该方法与传统的撞击坑提取方法相比,具有更高的正确率、稳定性和实时性。     

数字地图图像特征的形态学分析模型

本文在基本的数学形态学理论和运算的基础上，结合地图图像的连接性、形状、尺度、纹理、拓扑与几何等特征，系统地应用、扩展和提出了描述这些基本图像特征的各种形态学分析模型，构成了数字地图图像形态分析和处理的理论体系。