基于MAEU-CNN的高分辨率遥感影像建筑物提取

从高空间分辨率图像（HSRI）中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN（Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint）。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合（MFF）模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块（MFEF）,以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络中以优化提取的建筑物边界,最终获得精确边界的建筑物信息。MAEU-CNN在ISPRS Vaihingen语义标记数据集和WHU航空影像数据集2种不同尺度建筑物数据集上进行了试验分析,在ISPRS Vaihingen语义标记数据集上,MAEU-CNN在精度、F1分数和IoU指标中获得了最高精度,分别达到了93.4%、93.62%和88.01%;在WHU航空影像数据集上,召回率、F1分数和IoU指标中也获得了最高精度,分别达到了95.45%、95.58%和91.54%。结果表明,本文所提出的MAEU-CNN从遥感图像中提取建筑物信息精度较高,并且对于不同尺度具有较强的鲁棒性。     

基于投影点密度的车载激光扫描距离图像分割方法

对车载激光扫描系统获取的距离图像的分割进行研究,提出利用投影点密度进行距离图像分割的方法.该方法不需要其他辅助数据就可以进行距离图像的分割,给出应用实例.图像的分割是目标识别、定位、特征提取与建模的基础和关键.距离图像是离散坐标点阵列,不表达目标边界特征和拓扑关系,到目前为止还没有距离图像分割的成熟、可行方法.本文研究成果,展现了激光扫描技术在数据获取、处理研究上的新方向.     

基于形态学梯度的高光谱图像分类研究

基于传统的SVM理论,首先获取像素的形态学梯度信息,考虑周围邻域的影响,对原始的梯度进行中值滤波,然后基于滤波后的梯度进行SVM分类。分类结果表明,基于空间相关性的、梯度的SVM分类精度高于基于像素灰度值的SVM分类精度。     

数字高程模型地形描述精度的研究

对数字高程模型(DEM)的地形描述误差(Et)与空间分辨率(R)和平均剖面曲率(V)的关系进行研究,得到地形描述误差的均方差值与R、V的函数关系公式:RMSEt=(0.006 1 V 0.002 7)R 0.001 0 V2-0.0649 V 0.569 5.进一步,还得到地形描述误差的均方差值与R、坡度W的函数关系公式:RMSEt=(0.000 1W2 0.003 1W 0.030 1)R 0.000 8W2-0.050 8W 0.355 9.分析结果表明,所得公式具有好的效果.     

浅谈测量平差到空间数据分析的可靠性理论延伸

可靠性作为分析结果评价的质量指标,同时也是分析模型构建的优化准则。在传统测绘领域,李德仁于20世纪80年代中期提出了两个多维备选假设的模型误差可区分理论和验后方差选权迭代的粗差剔除方法,发展了测量平差可靠性理论及摄影测量应用。在电磁物理和普适计算支持下,传统测绘技术已经进化为现代地球空间信息科技。随之,可靠性理论内容从测量平差的粗差处理、空间数据分析的异常处理延伸到空间信息服务的可信计算,可靠性分析方法也从统计推断、优化计算延伸到逻辑推理。类比语言学,测量平差的粗差处理为语法分析,空间分析的异常处理为语义分析,空间信息服务的可信计算则为语用分析。简要地给出了空间数据分析的可靠性指标计算方法,分析了优化目标（成本或代价）函数构造的一般准则（物理系统的能量最小化、数据系统的信息量最大化和用户系统的决策风险最小化）,指出可靠性理论方法呈现整体模拟趋势（正常和异常的相对整体性,外在数据和内在状态的相对整体性,静态结构和动态行为的相对整体性,人机地系统的相对整体性）。     

多级道路网的最优路径算法研究

针对大区域道路网的最优路径问题．分析了现有算法的不足．提出了采用金字塔似的多级道路网数据模型解决大数据量的网络分析问题．论述了多级道路网的数据模型构建以及多级道路网的最优路径算法。从实例分析可以看出，该模型及算法在处理大区域道路网最优路径分析上是可行的.     

遥感图像纠正误差的局部变表改正

为了显示遥感图像的局部变形，本文提出了将遥感图像与数字栅格地图（DRG）或数字线划图（DLG）叠加显示和检查局部变形误差的方法，该方法在图像漫游和缩放的支持下，可以直观地显示出局部变形是否存在于几何纠正后的遥感图像中。为了解决遥感图像的局部变形问题，本文提出了将多边形的内部变形分解为多个三角形变形的纠正方案，并详细介绍了三角形几何变形纠正的原理。实例证明了本文方法的可行性和有效性。     

GIS属性数据精度的缺陷率度量统计模型

随着GIS数据采集规模的扩大和更新速度的提高，对GIS属性数据质量的检查、度量和控制变得越来越重要。基于抽样检验在测量数据精度分析中的思想，提出基抽样的缺陷率方法对GIS属性数据的精度进行度量。同时根据大多数GIS数据分层存储的特点，进一步提出采用分层抽样检验属性数据缺陷的方法，并给出基于分层抽样的属性数据精度的缺陷率模型和应用实例。     

地图手工数字化对点误差的统计分布

定义了对点误差，导出了统计分布密度和分布函数，给出了矩母函数，特征函数和数字特征，以及对点误差及其投影分量和标准化分布。