居民地要素增量信息表达模型研究

针对从单一层面对地理实体增量信息表达方法的不足,提出了一种基于空间变化类型、动态更新操作和图形数据差的居民地要素增量信息表达模型。通过对居民地空间变化进行分类,建立了空间变化类型、动态更新操作和图形数据差之间的关联,最终建立了居民地增量信息表达模型,并利用实验验证了该模型的可行性和有效性。     

利用灰色关联分析的居民地几何匹配方法

空间数据匹配是空间数据更新与维护的基础和关键。针对空间数据匹配中不同匹配指标的权值确定困难的特点,以居民地为例,从空间数据最基本的图形数据差入手,利用灰色关联分析方法建立一种多指标居民地几何匹配权值自动确定的方法。该方法利用灰色关联分析的方法自动确定居民地实体间的位置、面积、方向等类型的图形数据差权值,得到综合图形数据差计算模型,通过计算待匹配数据综合图形数据差得到匹配结果。通过实验验证了该方法的可行性和实用性。     

TM影像的居民地信息提取方法研究

从对居民地的遥感信息机理分析入手,分析了居民地在Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ２、ＴＭ３、ＴＭ４、ＴＭ５、ＴＭ７等各个波段上与其它地类的可分性。并探讨了增强居民地与其它地类的方法。同时进一步对各地物的谱间结构特征进行了分析,通过分析发现,以水泥顶和瓦项房屋为主的居民地,其ＴＭ２、ＴＭ４、ＴＭ７的光谱值比较接近,而其它地物除新修道路外,都不具备这一特征。这一特征可以用如下表达式来表达,ＴＭ２－ＴＭ４〈Ｔ１;Ｔ     

基于居民地分类的人口统计数据空间化研究

以福州市为研究单元,利用高精度的居民地数据,结合GIS空间分析法对人口统计数据进行空间化处理。首先分析了各相关指标与人口居住密度的相关程度,然后根据居民地面积百分比对居民地进行重新分级,再对人口空间化进行计算,最后对进一步研究方向进行了展望。     

假高帽变换的高分影像居民地信息提取

针对高分辨率遥感影像暗背景下亮居民地的提取问题,该文提出了一种基于形态学多轮廓结构元素假高帽变换的提取方法。该方法首先采用腐蚀型边缘检测算子对影像进行预处理,接着利用多轮廓结构元素分别对影像进行假高帽变换,然后对各个处理结果进行加权融合,最后对加权融合后图像区域生长完成轮廓跟踪。实验结果表明,该方法能够提取居民地,特别适合于暗背景下较亮区域居民地的提取,并且提取效率较高,对于遥感影像居民地提取的研究与应用具有一定的参考价值。     

居民地数据高保真水印模型

针对居民地数据对形状变形比较敏感,从而导致水印不可见的问题,该文提出了一种保持形状的居民地数据高保真水印模型。利用几何图形相似变换,基于量化索引调制(QIM)思想,将水印信息调制于多边形对象的空间关系中。同时,通过数据哈希分组及水印位重复嵌入的方式,将水印信息散布到整个数据集中。水印检测时,基于QIM思想及投票机制提取水印位。实验结果表明,提出的水印模型在对居民地数据添加水印时,很好地保持了水印的不可见性。同时,在抵抗各种常见矢量数据水印攻击方面也具有较好的鲁棒性。利用多边形相似变换对居民地数据添加水印,对矢量地图数据鲁棒水印算法的设计,具有参考意义。     

基于谱间特征与多种指数分析的居民地信息提取方法

本文在分析现有居民地提取方法的基础上,提出将归一化建筑指数(NDBI)、改进归一化差异水体指数(MNDWI)、土壤调节植被指数(SAVI)、比值居民地指数(RRI)相结合进行居民地信息提取的方法。以浙江省宁波市为例,通过光谱采样及各类地物在4种指数上的取值分析,建立模型进行居民地信息提取及精度验证,结果表明:利用该模型可以实现居民地信息的自动提取,能提高居民地与裸地的可分性,减少背景地物的影响,总体精度为91.08%。     

SPOT卫星影像居民地信息自动提取的决策树方法研究

以南京市江宁县为研究区域，首先分析了该区域居民地的影像特征，然后研究了居民地及其背景地物在SPOT—4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征，并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现，除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外，其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异，因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型，对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明，该方法的总体提取效果较好，特别是对于面积大于10000m^2的城镇和集村。其提取精度与通常的监督分类方法相比有了很大的提高，只是在水际交界处和道路两侧有误判现象。因此，利用该模型可以将背景地物类型复杂的江南地区的城镇和集村居民地自动提取出来，并且模型受时相影响较小，只是在域值大小上会存在一些差异。     

融合区域分割和边缘信息的居民地提取方法

提出了一种集成边缘和区域分割信息的目标识别方法，其目的是在中小比例尺的航空影像中提取集团式居民地。在实际的航空影像上的实验表明，融合区域分割和边缘信息能够提高居民地提取的准确率。     

基于1:50 000地形要素数据的居民地分级方法研究

为满足用户多样化的需求,需要基于1:50000地形要素数据构建标准分级产品.由于该数据中的居民地数据本身不含级别信息,因此提出基于Voronoi图的应用开方根规律的居民地分级方法,该疗法可以保证分级后居民地的空间分布特征与原始数据一致,准确反映居民地分布的疏密对比与聚集状态,能够为基于1:50000地形要素数据的标准分级数据产品的设计加工提供较好的基础.     

多源时空数据的地表分类信息挖掘

随着国土空间的发展,自然资源管理、国土空间规划等对于地表分类信息的需求日益增大,如何采用数据挖掘手段高效准确地获取地表分类信息成为目前重要的研究方向.本文在对多源数据进行分析研究的基础上,以地理国情监测、基础测绘、天地图等多源时空数据为数据源,参考第三次全国国土调查分类方案,综合采用多维度地表分类、语义规则映射、空间综...     

视频数据的地理信息提取研究

针对视频数据虽然能高效、逼真、详细地展现地理信息,但是因不具备地理框架而不能直接与GIS结合,参与空间分析的问题,该文通过多次真实环境条件下的尝试性实验,探索出一种从视频中提取地理信息的方案:采用运动目标检测技术自动识别出视频帧中实体的轮廓;通过半自动的处理清除提取数据的干扰轮廓;借助数据变换技术为视频帧及其提取的数据赋予准确的地理框架。基于真实环境的实验结果表明:该方案不仅可以有效地提取视频中的地理信息参与空间分析,还能够实现其空间分析结果的多视角可视化。本研究针对视频与GIS结合问题做出初步探索,为视频GIS的深层次研究提供帮助。     

城市基础地理信息时空数据变化更新方法

针对城市基础地理空间数据时空变化更新特点,该文研究了利用空间信息和属性信息进行变量提取和变化更新的方法。通过使用不同年份的基础地理信息矢量数据为研究对象,采用FME空间数据转换处理系统和Python语言,实现了基于FME、基于空间分析和基于质心的3种空间数据变量提取和变化更新解决方案。对各方案变化更新的准确性和完整性进行分析对比,选择出了最优的变量提取和变化更新解决方案。     

基于比值法的多源多时相数据城区变化检测

针对中、低分辨率影像采用常规分类方法进行变化检测无法取得理想效果的问题,本文提出了一种基于比值法的雷达数据和光学影像相结合的城市变化检测方法。该方法综合雷达数据和光学影像的优势,以赣州定南县为研究对象,首先利用比值法分别对两种数据源进行城市变化检测,然后通过分析城区地物目标散射特性,对多个时相变化情况进行真彩色合成,最后结合城市建设规划进行分析验证,从而完成城市实时动态变化检测。试验结果表明,利用多源多时相数据进行比值法可成功地提取出试验区域的变化信息,在城区建筑变化检测中,纹理信息更清晰,准确性更高。     

基于机载LiDAR数据的区域林木信息提取

本文对LiDAR数据的各种滤波方法以及多次回波特性进行了综合研究,提出一种基于其多次回波特性进行林木信息提取的方法,并对该方法的可行性进行了实例验证,为探索LiDAR数据的应用提供了新的思路。     

国家基础地理信息矢量数据的对象关系建模

本文总结了GIS空间数据模型的发展历程,通过对比分析当前主流的GIS数据模型的优缺点,指出对象关系型数据模型能够更好地组织和管理地理数据。并探索将对象关系型数据模型应用到国家基础地理信息数据管理和利用中,提出全国1∶100万数据库模型,并以政区为例证明该模型可以对空间数据进行有效地组织管理。     

结合时相和波谱信息的植被信息提取

本文利用2002年陕西省ETM卫星影像及相关植被地理信息,在其影像上选取覆盖全省包含不同地物类型的85个地面样地(Ground Truth),通过2003年陕西省MODIS卫星影像获取所选样地全年的NDVI时间序列曲线。采用决策树分类方法,结合NDVI时间序列曲线,实现基于时相和波谱信息的植被分类。最后通过混淆矩阵与Kappa系数等方法对分类结果进行正确率评价,结果表明,文中所给方法优于传统分类方法,所得结果与其他调查结果相一致。     

遥感影像变化检测样本自动抽样

在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中,需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本,其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本,如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题,在目前已有的方法中,一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节,本文提出一种变化检测样本自动抽样方法,主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层,用抽样图层分割遥感影像,获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量,计算样本在特征空间的局部可达密度,由局部可达密度计算样本的异常度指数,并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本,完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明,邻域参数k按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时,可以实现异常样本0漏检率,能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。     

基于MAPGIS下基础地理信息数据采集的实现

地理信息数据的采集是GIS应用的基础和前提,MAPGIS提供了多种方法的数据输入与采集手段。通过对MAPGIS平台下获取地理信息系统数据方法的研究,进一步对各种数据采集方法进行分析,得出各种采集方法的优缺点和实际工作中方法选择的一般规律,为GIS的数据获取提供指导。