BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。     

遥感影像分类后处理的地统计方法

采用地统计学中带局部均值的简单克里格方法和协同克里格方法,利用基于训练样本的指示数据(位置和类别)和基于光谱初分类的类别概率数据的空间结构信息,对未知点位的类别发生概率进行预测,从而修正初分类结果。实验结果表明,两种方法所获得的精度相较初分类的精度均有明显提高,这种充分利用训练样本信息改善分类结果的策略不局限于特定的初始分类器。     

青藏高原形变对中国西部边界的影响

基于青藏高原GPS形变1991-1999年间的测量成果,通过对中尼(中国与尼泊尔)、中印(中国与印度)边界及中不(中国与不丹)边界附近GPS测站地壳水平运动速率的统计分析,运用平均速度法估算了近10a西部边境地区的形变面积。初步计算结果表明,青藏高原形变对我国西部边界存在影响,在1991-1999年之间西部边界的不均匀形变导致国土面积缩小0.37km2。     

基于水平集的海岛（礁）提取

提出了适合航空影像区域分割的水平集运算策略,将原始影像首先进行格网分类,对分类后的海岸线格网进行水平集运算提取精确海岛（礁）边缘,并采用多核编程策略提高运算效率。实验表明该方案效果理想,能够正确提取海岛（礁）区域。     

基于MapReduce的时空数据模型设计方法

针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存储模型,并在此模型的基础上,设计了基于MapReduce的时空数据查询并行化框架。该框架通过对时空数据的并行操作,使其适用于海量时空数据的存储与管理。     

朱集矿首采面观测站高程连接测量与数据处理

结合淮南朱集煤矿首采面地表移动观测站的高程连接测量第一次全面观测,设计了首采面地表移动的三等水准控制网,利用抗差估计模型剔除粗差,结合最小二乘估计模型对观测结果进行了处理,并从精度、可靠性和置信度等三个方面进行分析并得出结论。为以后采集各个阶段的地表移动数据,求出参数并且得出结论提供有效的基础数据,从而为朱集矿的后期采煤提供有效的技术保证。     

基于CUDA的核线影像并行生成技术

在现场直播式地理空间信息服务体系要求的背景下,提出一种快速的核线影像并行生成技术,该技术采用基于CUDA的GPU—CPU协同处理方法,并充分考虑到GPU的并行结构和硬件特点。基于NVIDIA Quadro Fx580显卡对1500像素×2300像素大小的灰度图像进行试验,试验结果表明,相对于串行方法本文方法获得了优于10倍的加速比。     

大规模地形实时显示中的裂隙消除算法研究

传统大规模地形实时显示中的裂隙消除算法强制要求的结点依赖关系会带来地形表达失真,或者因算法过于复杂而不能应用于大规模地形等问题。本文针对大规模RSG地形数据,提出四叉树孤立分割思想,设计并实现了地形规则分块后,利用添加拆分点和平均高程值消除单块内和多块间裂隙的算法。经初步试验表明,该算法不仅简单快捷,且使地形各个区域均可自适应地满足精度要求,具有较高的实用价值,对其他模型的裂隙消除也是一种借鉴。     

地层接触关系自动化识别系统的设计与实现

本文提取并归纳出地质图中地层间接触关系的类别及特征,结合以往地层接触关系的传统人工识别方法研究,提出一种新型、高效的基于规则集构建的地层接触关系自动化识别方法。基于该方法研究设计出自动化识别算法,并利用最新的GIS技术开发出地层接触关系自动识别系统,该系统成功应用到庐山地层接触关系判别上,并取得很好地效果,验证了本次研究的可行性。     

地形特征约束的等高线群渐进式简化方法

为保留等高线群简化过程中的地形特征信息,研究了一种等高线群渐进式简化方法。首先,从等高线数据中提取地形特征点及地形特征线;将提取的地形特征点和特征线作为约束条件予以量化,并作为控制变量;再依据渐进式图形简化的思想,利用控制变量对等高线上的非特征点、特征点、特征线及其关联的弯曲进行渐进式取舍,从而实现等高线群的动态简化。实验结果表明,该方法能够有效地保持地貌形态特征,同时提高了简化过程的智能化程度。