一种新型的遥感影像压缩质量评价指标

针对遥感影像的特性,提出了一个用于压缩质量评价的多维结构模型,该结构模型由影像特征畸变、纹理畸变和相关性损失三个"维"组成,在此基础上提出一种新的构像质量综合性评价指标。实验证明,该指标与传统的PSNR指标相比,与主观评价结果具有较好的吻合性。     

模式识别之重心法则及其在地图制图中运用一例

本文提出了比最大隶属度法则使用更广泛的重心法则。在模式识别中,此法则使用方便且利用了模糊子集的全部信息,因此比前者更精确。最后给出的实例证明了这点。     

一种概率分布的区间数多指标灰色关联模型

针对区间数多指标决策问题中评价值的取值概率问题,提出了基于概率分布的区间数多指标灰色关联模型。该模型将区间数距离映射到概率分布函数上,根据灰色关联分析方法的基本思想,计算决策方案与理想方案之间的关联度,通过关联度对决策方案进行排序。最后给出了两个实例分析,验证了该模型计算结果的正确性与有效性。     

一种线目标豪斯多夫相似距离度量指标

相似度指标的选取及稳健与否对匹配结果的正确性至关重要。针对来自同一地区不同来源的同名实体匹配问题,从道路网同名线目标匹配实际需要出发,研究基于豪斯多夫(Hausdorff)距离的线目标几何相似距离计算方法;并对其进行改进,提出一种基于短边的中位数Hausdorff相似距离计算指标;与传统Hausdorff距离和离散Frécet距离线目标相似性度量指标做比较,实验结果得出:基于短边中位数Hausdorff距离的相似性度量指标能更客观合理地描述同名线实体之间的几何相对距离,提高同名实体匹配的正确率。     

城市规划建筑面积指标自动化计算方法探讨

针对建筑面积指标计算方法当前各地复杂且不统一的问题,该文从建筑的层级结构出发,介绍了规划建筑面积指标的自动化计算模型,详细阐述了建筑空间基本面积、公摊面积,以及单体建筑面积指标与建设项目宏观面积指标的计算方法,并在此基础上开发相关软件,实现了城市规划建筑面积指标的自动化计算。     

土地利用现状图斑选取方法

针对土地利用图斑综合过程中,现行方法多对同一地类采用同一指标,而未考虑区域差异的问题,本文提出了分区域设置面状图斑上图指标的方法,以北京市朝阳区、昌平区和密云县为例,分别采用统一和分区域设置面状图斑选取指标的方法,对三个区域土地利用现状图进行1:50000到1:100000的制图综合。结果表明：分区域设置面状图斑选取指标,在保持制图综合前后各地类面积相对均衡方面可行,且在保持各地类在不同区域间土地利用结构对比关系方面,明显优于统一设置面状图斑面积指标的方法。     

地形图上主要内容选取指标的改进设想

本文对现行地形图编绘规范中的地形图上主要内容选取指标进行了系统的分析研究，指出了这些选取指标的缺陷，并提出一套较为完整、较为理想的系列化实用选取指标。     

规划建筑面积指标校核方法的研究与实施

为规范建设项目指标校核测绘工作,本文以武汉市经济技术开发区为例,实现建设项目指标校核作业和管理的标准化和规范化,保障了测绘生产的顺利实施,研究和制定了建设项目指标校核的测绘作业方法和管理办法。为以后类似的建设项目指标校核专项测绘作业提供了借鉴,为补充和完善《武汉市测绘工程技术规定》提供了资料和技术储备。     

特征驱动下区实体匹配指标自适应融合技术

空间实体匹配过程中多个指标的融合问题是影响匹配效果的关键问题之一。本文针对这一问题,以区实体为例提出了一套基于范例库的解决方案。首先提取出影响实体匹配的数据特征因子并确定了量化方法,其次选取典型的匹配指标,接下来通过建立指标权值范例库确定各指标权值,最后根据权值和数据特征因子调整匹配过程。该方法使得数据具有学习能力,达到了指标权值的自适应性的目标。实验表明该方法可行,并且可以提升空间实体匹配算法的效率、准确度和智能化程度。     

拓普康GTS-332N系列全站仪故障分析及常用指标的校正

介绍了拓普康GTS-332N系列全站仪的故障分析及几种基本指标的调试方法,为用户在使用全站仪过程中的解决常见故障和几种基本指标参数的校正提供参考。     

基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测算法

提出一种基于分布异常的高光谱遥感影像小目标检测方法。该算法用基于近似相对熵的实码遗传优化投影寻踪方法(RCGOA-PP),有效地将高维数据中隐藏的目标信息集中投影到低维空间中,并用直方图分割的方法提取出小目标。实验证明,此算法精度较高,适用于对高光谱影像中的小目标进行检测。     

流形群运动目标自动识别与跟踪技术研究——以MCS自动追踪方法为例

从流形群运运目标的形状特征及其本质属性出发，提出了多种适合计算机自动识别与跟踪流形群运运目标的匹配模板的构建技术。充分顾及流形群运动目标的区域整体描述、几何形状特征、不变矩特性，以及流形群目标的本质属性(纹理特征)，通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过交替更新匹配模板元素参量及交叉匹配算法，实现目标跟踪。应用这种算法，对1998年6月至8月的青藏高原上空中尺度对流系统(MCS)进行了识别与跟踪实验。实验结果表明，这种技术较适合计算机自动识别和跟踪类似MCS的流形群运动目标，与专家目测屏幕扫描跟踪法相比，准确率达90％。同Amaud等人提出的面积重叠跟踪法相比，其准确率提高了一个多数量级。     

基于水下多目标定位的目标识别和辨析处理

在水下多目标的定位过程中,对不同目标发射源的标识和分辨是非常关键的一部分。介绍一种方法,即在目标发射数据的文件头加上一个目标号进行标识。在数据处理中采用三级顺序的数据分离,层层提取,能够分辨出不同目标定位所需的数据。     

尺度分层多阈值结合SVM分类的热红外舰船识别

针对尺度自适应选择分层多阈值方法,有时检测目标不完整且存在较多虚警目标等问题,提出了一种基于尺度分层多阈值和SVM分类相结合的舰船目标检测与识别方法。首先使用尺度自适应分层多阈值方法进行初检测;其次根据样本学习生成舰船目标特征及最佳分类特征组合;最后使用SVM样本学习分类实现舰船目标检测与识别。实验结果表明,该方法比单一使用样本分类法降低了虚警率,提高了检测效率,能在近岸舰船目标与背景对比度较低的情况下实现虚假目标有效剔除,且在突堤式码头停放的舰船目标识别中更有效和更稳定。     

A goal-based approach to the identification of essential transformation variables in support of the implementation of the 2030 agenda for sustainable development

ABSTRACT

The United Nations' 2030 Agenda for Sustainable Development sets seventeen Sustainable Development Goals (SDGs) to be achieved by 2030. Earth observation are needed that can support the development and validation of transformation policies to make progress towards the SDGs. A participatory and inclusive goal-based approach (GBA) is introduced that links societal goals, targets and indicators to Essential Transformation Variables (ETVs) of the human and non-human environment. The GBA is complementary to the widely used expert-based approach. The GBA is applied to the SDGs at the goal, target and indicator levels. The high-level conceptual model used for the SDGs is humanity embedded in the Earth's life-support system (ELSS). At the goal level, very few of the SDGs are directly focusing on the ELSS and its physiology. Most of the SDG Targets focus on transformations in society and the built environment. Having targets that explicitly focus on the physiology of the ELSS would be important for sustainability. Most of the current indicator measure the built environment and the embedded social fabric. Sustainable development requires a functioning ELSS, and to ensure this, complementary indicators that bring environmental aspects to the monitoring of SDG targets are needed.     

球形标靶的固定式扫描大点云自动定向方法

根据目前地面激光扫描数据获取速度快、数据量大、测量距离远、专用特殊材料制作的标靶识别距离近、点云定向数据处理相对滞后、自动化程度低、不能适应远距离地形测量的现状,提出了从大点云中(每站1亿点以上)自动探测远距离标靶的点云定向方法。该方法首先根据标靶控制点的工程测量坐标信息,搜索到标靶所在点云环,然后对各点云环进行扇形分区,快速探测标靶,获取标靶中心扫描坐标,最后平差计算扫描仪位置参数和姿态参数,实现点云坐标到工程测量坐标的转换。该方法在普通配置的计算机上得到实现,并成功用于远距离山区地形测量,其中定向标靶半径0.162m,标靶到扫描站距离在180~700m之间。     

单天线SAR运动舰船目标三维形状重构

基于单天线高分辨率机载SAR,研究了运动舰船目标三维形状重构问题。对运动舰船目标回波信号利用KEYSTONE变换和高阶相位拟合法完成距离徙动校正后,利用时频分析方法产生运动舰船目标二维图像序列,尝试着将因子分解法引入到SAR运动目标图像处理领域,通过因子分解法对二维图像序列进行处理,实现运动目标三维形状重构,最后给出了真实SAR数据的运动舰船目标三维重构结果,实验结果表明了该方法的有效性。     

面向对象的船载激光扫描数据船舶目标检测方法

提出了一种基于对象的船载激光扫描数据内河船舶目标检测方法。该方法基于船舶目标的高程信息和几何特征,利用投影和图像形态学运算方法快速确定包含船舶目标的兴趣区域;然后针对船舶目标数据的空间分布特征,对兴趣区域点云数据进行欧式距离分割和优化处理,生成实体对象,并构建高差、外包围盒和局部密度等特征构成的向量,采用支持向量机进行二元分类,提取出船舶目标。该方法成功地检测出船载激光扫描数据中的船舶目标,船舶目标检测的准确率较高。     

基于均值反差滤波的红外小目标检测算法

在已有背景预测算法的基础上,提出了一种基于均值反差法作为不相似度量对图像进行滤波,在增强小目标的同时抑制了复杂背景,并通过自适应的背景预测算法,实现了对小目标的快速检测。实验结果表明,该算法对小目标适应性强,能大幅度地提高目标/背景的信噪比,从而快速而准确地检测出小目标的位置。     

流形群运动目标自动识别与跟踪模型结构及参数的最优配置

探讨了用流形群运动目标的形状、纹理特征，以及它们的空间面积的重叠度来构建多种适合流形群运动目标自动识别与跟踪的匹配模板的方法。通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过对匹配模板的交替更新和交叉匹配算法，实现目标跟踪。为了提高识别与跟踪的准确度和效率，对识别与跟踪模型结构及参数进行了优化组合，建立了一种适合计算机自动识别和跟踪类似中尺度对流系统(MCSs)的流形群运动目标的优化模型，即多级串行和多级并行模板匹配的识别与跟踪模型，并提出了基于此模型的快速识别与跟踪算法及技巧。用优化了的多级串行识别与跟踪模型及快速跟踪算法，对1998、1999、2000、2002年6～8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪试验。试验结果表明，其准确率高达90％。