煤矿区典型地物反射波谱库建立方法

通过对鹤壁矿区典型地物进行实地波谱采集及数据后期处理,建立煤矿区具有典型特征地物的反射波谱库,并针对影响矿区光谱测量的外在因素采取相应措施,研究结果可为矿区环境遥感自动解译提供借鉴。     

基于混沌粒子群优化神经网络的GPS高程拟合研究

针对普通神经网络模型存在预测精度低等问题,采用粒子群优化神经网络权值和阈值的预测方法,建立基于该方法的BP神经网络高程异常拟合模型。为克服粒子群算法易陷入局部最优,提出并建立改进算法,即先用混沌变量初始化粒子位置,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略,从而提高了模型的训练精度。试验结果表明,该方法具有更好的准确性和稳定性。     

基于面向对象的建筑物轮廓协同提取方法

机载LiDAR虽然可以获取精确的地表高程信息,但地物边界线表示欠准确,而高分辨率遥感影像则能够提供高清晰度的地表纹理和光谱信息。因此,综合利用LiDAR数据和遥感影像多源遥感数据,可以充分发挥不同数据源的优势、拓展时空分辨力。本文基于面向对象分类理论,建立了一种利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感数据的建筑物轮廓协同提取方法,使所获得的综合信息具有更高的精度及可靠性。实验结果表明,该方法提取的农村居民建筑物的总体精度达到了95.94%,能够更好地表征居民地要素信息。     

面向B/S的在线土地督察系统构建及应用

为满足当前土地督察工作需要,本文通过构建多金字塔复合模型,利用四叉树索引技术和SDO_GEOMETRY数据类型构建了土地督察综合数据库,实现了对数据的有效组织和管理;在基于.NET平台构建了B/S构架的一站式在线土地督察系统,创建了"天上看、地上管、网上查"的信息化土地督察工作模式,实现了区域综合分析、内业审核等功能。该系统在国家土地督察上海局投入应用以来,显著提高了土地督察的工作效率,具有重要的实用价值和推广前景。     

综合机载LiDAR与高分影像的煤矿区典型地物提取方法

综合利用LiDAR点云数据与WorldView-2高空间分辨率遥感影像,采用面向对象分类的矿区地表覆盖信息提取方法,利用nDSM高度阈值区分候选分割对象,构建了基于决策树分类器的矿区典型地物提取模型,在此基础上将图像光谱信息、DSM数据和地形参数等多源数据进行了融合,提取了出矸石堆、煤堆等典型煤矿区地物要素及植被、道路、水体等地表覆被要素信息。     

机载LiDAR数据建筑物顶面点云分割方法研究

建筑物顶部面片的精确分割是机载LIDAR点云数据中建筑物三维重建的关键。本文在LIDAR点云数据法向量分析及曲率计算的基础上,采用曲率最小点作为种子点,以点云法向量角度差和灰度值差作为生长条件,构建了LIDAR点云数据的建筑物顶面面片区域增长分割方法,并进一步对分割面片的邻接点进行处理,用于建筑物三维模型的重建。实验结果表明,本文建立的算法可准确的分割不同结构类型的建筑物顶面,并能够有效区分植被点云。     

GIS中顾及面积误差影响时叠置多边形误差状态分析

首先介绍叠置多边形面积方差以及面积关于多边形顶点坐标的协方差的估计方法,然后在顾及面积误差影响时探讨叠置多边形重心坐标方差的估计方法,推导出叠置多边形重心坐标方差的严密估计式,为叠置多边形误差状态的分析提供理论依据,可进一步完善GIS产品质量评价体系.     

特征优选的GF-2影像湿地地表覆盖要素提取

为满足地理国情普查及监测对湿地地表覆盖要素自动分类需求,本文以GF-2影像为数据源,采用Relief F算法优选特征,根据选取不同特征数量达到的总体分类精度和类间分类精度,对比分析面向对象的随机森林、决策树、支持向量机、最邻近4种分类方法对湿地覆被自动分类的适用性,通过实例进行对比分析,结果表明经过特征优选上述4种分类方法均可利用较少特征值达到较优的分类结果,验证了Relief F算法的有效性。在分类精度和学习速度方面,随机森林最优,决策树优于支持向量机,除最邻近方法外均可用于湿地信息普查。     

一种基于空间网格的地物要素点云提取方法

LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。