空间加权的孤立森林高光谱影像异常目标检测

针对孤立森林算法在高光谱影像异常目标检测中易产生大量虚警的问题,该文将异常目标在空间分布的稀缺性与 目标光谱的差异性两个先验结合,提出了一种空间加权的孤立森林异常目标检测方法.首先利用孤立森林算法计算目标的光谱异常度,得到初步的检测结果;然后分析初步结果中目标区域的连通面积,以连通域面积为变量,基于高斯核计算目标的空间稀缺性,得到目标的空间权重属性;最后将表达空间稀缺性的属性与光谱异常度加权相乘,实现了对异常目标的准确检测.在五组高光谱数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的检测性能.     

模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响

针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。     

Constrained variants of the gravity model and spatial dependence: model specification and estimation issues

In this paper, we distinguish three constrained variants of the gravity model of spatial interaction: doubly constrained, production constrained and attraction constrained exponential gravity models. These model variants include origin- and/or destination-specific balancing factors that act as constraints to ensure that the estimated rows and columns of the flow data matrix sum to the observed row and column totals. Because flows are typically counts, the Poisson rather than the normal probability model specification furnishes the appropriate statistical distribution, and parameter estimation can be achieved via Poisson regression. This probability model specification motivates the use of origin and/or destination fixed effects or—under certain conditions—the use of origin- and/or destination-specific random effects for model estimation. The paper establishes theoretical connections between balancing factors, fixed effects represented by binary indicator variables and random effects. The results pertaining to both the doubly and singly constrained cases of spatial interaction are illustrated with an empirical example while accounting for spatial dependence between flows from locations neighbouring both the origins and destinations during estimation.     

基于邻接指数的空间关联规则挖掘方法研究

在空间关联规则挖掘中一般是采用遍历算法进行,导致对海量数据计算效率的降低。目前,空间数据挖掘模型多采用空间邻接矩阵来表达空间关联权重,大多情况下没有考虑邻接关系的实际量化的结果。文中在分析了空间实体分布的各种相邻关系基础上,采用邻接指数的方式来测算空间相关程度,并在此基础上采用改进的Apriori算法,通过自编程序加以实现。以北京市昌平区土地利用类型的空间分布关系为样例数据进行了试算。结果表明,计算效率有较大提高,并挖掘出一些潜在的土地利用类型间的共生关系。     

Band selection based on feature weighting for classification of hyperspectral data

A new feature weighting method for band selection is presented, which is based on the pairwise separability criterion and matrix coefficients analysis. Through decorrelation of each class by principal component transformation, the criterion value of any band subset is the summations of the values of individual bands of it for the transformed feature space, and thus the computation amounts of calculating criteria of each band combinations are reduced. Following it, the corresponding matrix coefficients analysis is done to assign weights to original bands. As feature weighting considers little about the spectral correlation, the redundant bands are removed by choosing those with lower correlation coefficients than a preset threshold. Hyperspectral data classification experiments show the effectiveness of the new band selection method.     

国际自由原子时原始权重算法初步分析

自由原子时(EAL)是国际原子时(TAI)的基础,由分布在世界各地的实验室的数百台原子钟加权平均得到。本文研究讨论了EAL加权平均算法(ALGOS)中原始权重算法的权重问题。推导了原子钟频差方差的数学期望,在近似条件下给出了频差方差的数学分布的解析表达式,从理论上解释了ALGOS原始算法部分试验现象。通过仿真试验验证了理论分析的基本结论。     

分部加权的行道树检测网络构建

基于深度学习目标检测框架,提出了一种端到端的训练网络,用于行道树的自动检测。由于行道树之间的遮挡问题,现有的通用物体检测框架无法直接应用于此任务,为此本文提出了一种树形分部加权模块,以减少严重遮挡造成的错误检测。然后对提出的神经网络进行训练和评估。结果显示,本文所建立的分部加权树木检测网络能够在遮挡条件下,有效地检测出街景图像中的行道树,该方法在各种条件下均具有较高的精度和良好的稳健性。     

Explicitly incorporating spatial dependence in predictive vegetation models in the form of explanatory variables: a Mojave Desert case study

Predictive vegetation modeling is defined as predicting the distribution of vegetation across a landscape based upon its relationship with environmental factors. These models generally ignore or attempt to remove spatial dependence in the data. When explicitly included in the model, spatial dependence can increase model accuracy. We develop presence/absence models for 11 vegetation alliances in the Mojave Desert with classification trees and generalized linear models, and use geostatistical interpolation to calculate spatial dependence terms used in the models. Results were mixed across models and methods, but in general, the spatial dependence terms more consistently increased model accuracy for widespread alliances. GLMs had higher accuracy in general.     

基于空间粒度的矢量空间数据比例尺估算方法

志愿者地理信息近年已得到广泛应用,鉴于有些来源数据可能缺少比例尺说明,因此对矢量空间数据比例尺的估算十分必要。本文提出了一种通过计算和统计矢量空间数据的空间粒度,估算矢量空间数据比例尺的方法。首先,以道路要素为例选取多种空间粒度,包括单类别道路空间数据的最短直线段长度和弯曲的最小面积等,并通过线性插值方法拟合空间数据比例尺估算函数;其次,以北京市1∶25万、1∶100万、1∶400万比例尺道路矢量空间数据作为试验样本数据,详细阐述了基于空间粒度估算比例尺的过程;然后,统计了不同类型空间粒度的数量分布,基于开方根规律量化了比例尺与空间粒度单元数量之间的对应关系;最后,试验验证了该方法的可行性和有效性,有利于多尺度多源数据的融合和应用。     

分布式空间数据库中矢量数据多级空间索引方法研究

随着网格计算、云计算等技术在地理信息领域的应用,海量空间数据的高效组织与管理成为提供各种数据和功能服务的基础,空间索引是其中的关键问题,文中在分布式空间数据库系统架构基础上,提出一种适应分布式环境下的分层+分块的矢量数据存储组织模型,设计包括矢量数据面片索引、矢量数据层索引、矢量数据块索引以及数据块内索引在内的多级空间索引。实现表明,文中设计的空间索引支持并发创建和高并发条件下的数据高效访问。     

基于空间实体约束的空间聚类算法研究

空间实体的存在对空间聚类分析产生重要的影响,传统的空间聚类分析中没有考虑空间实体的约束作用,从而影响了聚类结果。本文在总结了以往的空间聚类算法的基础上,提出了一种改进的基于空间邻接关系的空间聚类算法,该算法将空间邻接关系和空间实体作为约束条件嵌入到整个聚类过程中,使得数据对象的归类受到"就近原则"和"约束条件"的双重限制。     

基于空间行为的面向对象空间数据模型

本文根据面向对象空间数据模型的相关概念和特点,将地理空间中的空间行为进行建模后纳入面向对象空间数据模型的框架中。面向对象空间数据模型由数据模型和空间行为模型两个部分组成:数据模型包括空间特征数据和属性特征数据;同时将空间行为模型分为两大类,即静态空间行为模型(地理目标间关系)和动态行为模型(地理目标行为)两部分。在此框架提出的基础上,本文利用二进制、XML流等格式文件对该空间数据模型进行了整合和组织。     

采用潜能模型的农村居民点布局优化

针对农村居民点用地布局优化研究未考虑规划影响的问题,该文提出了集成空间相互作用理论与规划影响的方法。首先参照城镇发展规划对农村居民点类型进行划分,然后依据新农村建设的要求和研究区的实际情况,从发展基础、生产条件、生活条件和生态环境4个方面建立了农村居民点潜能评价指标体系,根据修正后的潜能模型计算各农村居民点的潜能值,将孟河镇农村居民点划分为城镇化型、中心村、基层村、拆并村4种类型。在对农村居民点类型微调后,针对不同的类型提出相应的布局优化方案,对推进农村居民点整理具有一定的指导意义。     

遥感云分类不确定性的多维混合熵模型评价

针对遥感影像提取信息分类过程中存在随机不确定性和模糊不确定性两种噪声,影响分类结果的准确性问题,该文在多光谱遥感影像处理中,通过对传统的混合熵模型进行多维化改进,提出多维混合熵的不确定性评价模型。采用云算法对遥感影像进行解译分类,获取相应的不确定性模型参数计算出信息熵和模糊熵,从像元和类别两个尺度构建出遥感云分类不确定性的多维混合熵评价模型。结果表明,多维混合熵模型能够充分考虑多光谱遥感数据的多维性,可以从不同尺度对遥感分类的随机不确定性和模糊不确定性进行有效全面地评价。     

顾及测区地形的水准网定权新方法研究

针对目前水准网平差中高差定权方法未能较好地考虑地形环境对高差观测误差的影响关系的问题,提出一种顾及测区地形起伏并根据测段往返测高差较差的水准网高差分类定权新方法。理论分析和实际数据证明,在水准网中既有地形起伏较大的测段,又有地形起伏不大的平缓测段时,采用文中提出的定权方法比传统定权方法更能真实反映水准网测量的精度情况,弥补了传统定权方法的不足。     

Impacts of geodynamic phenomena on systems for height and gravity

Geodynamic phenomena of permanent or secular characters play a significant role when defining height systems and gravity systems. A treatment is here given of the permanent earth tide, postglacial land uplift, sea level changes and polar drift from this point of view.

地学数据共享中的数据安全问题探讨--以湖泊流域数据共享系统为例

地学数据作为国计民生的重要支撑越来越受到重视,数据共享逐渐成为研究者的共同要求。国家和地方有关部门相继建设了一批地学数据库。本文针对目前地学数据安全共享面临的问题,以湖泊流域数据共享系统为例,综合运用网络安全、GIS、软件工程等理论与方法,提出了基于.net的地学数据安全共享解决方案。文章通过介绍作者设计的地学数据安全实现的方法和手段,为解决目前科学数据共享工程中面临的数据安全威胁问题提供参考和借鉴。     

空间信息处理流程溯源中间件研究

溯源技术已成为记录、追踪和管理空间数据衍生过程的一项基本技术。为了辨识空间数据产品的来源,保证其质量,许多空间信息处理平台都增加了溯源管理模块。针对目前溯源管理模块与空间信息处理平台的耦合性过强导致开发、部署成本过高的现状,该文设计了基于分层二部图溯源模型的空间信息处理流程溯源中间件,介绍其体系结构及实现的关键技术。最后,在江苏省地面沉降系统中验证了空间信息处理流程溯源中间件的可行性。     

Oracle9i空间分析的研究

介绍了Oracle9i中关于空间数据模型、空间数据索引机制以及空间分析函数,结合MapX比较了二者在执行空间分析方面的性能差异,为从事基于Oracle9i的GIS应用开发者提供了技术参考.     

空间基础地理信息不对称问题探讨

提出了空间基础地理信息不对称的基本含义,并在信息化建设过程中的表现,分析了产生的原因及其解决办法。从某种意义上说,空间地理信息数据的生产,交换中的不对称本质上就必然导致利益上的不对称。