GBInSAR河流滑坡变形监测应用

对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。     

位置服务上下文计算本体形式化实现方法

本文采用Protégé本体开发平台将五元组模型的位置服务上下文计算本体形式化,使其在JADE环境下应用成为可能。首先通过介绍位置服务上下文计算应用的国内外发展现状,引出本体形式化问题。然后应用五元组模型进行位置服务上下文信息建模。建模后抽象出的位置服务上下文计算本体符合FIPA-ACL规范,使不同的信息在Agent之间进行交换,从而实现形式化本体在计算机系统之间的交流。最后,我们将采用Protégé平台定义的ContextOntology形式化本体通过Ontology Bean Generator插件将其导出为Java类,使其在JADE平台下得以应用。     

车载激光点云中交通标线自动分类与矢量化

交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00％、93.77％、100.00％、100.00％、100.00％、96.73％、97.96％、100.00％、98.39％,召回率分别为100.00％、96.36％、100.00％、100.00％、100.00％、97.26％、85.72％、100.00％、94.16％.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性.     

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

关于网络办公中的测绘项目管理的研究

使用项目管理办法,通过INTERLET网络技术,针对测绘行业的特点,设计出网络化测绘项目管理系统,推广项目管理知识以提升测绘生产管理水平。     

SAR海洋影像的小波表达方法

小波分析可以作为地球物理研究工作的一个工具。通过连续小波变换和离散小波变换得到了检验。在这两种变换中，利用一些不同的计算过程有可能实现波形的分解和复原。每个计算过程的理论背景都利用一些特殊的“小波”作了简单的描述和应用，所用的小波基于高斯函数，同时它提供了满足“时间与频率”（空间位置与波数）局部分析不确定性下界。这种表示方式非常适合于那些非平衡过程的波形分析，通过扩张Ｆｍ－ｃｈｉｒｐ波形和两个不同     

野外测量中地物热红外发射率提取算法研究

热红外遥感利用传感器探测所得的地物热红外辐射来反演地表温度等重要的地表环境参数.地物的发射率是反演地表温度的关键参数,但地物表面结构、温度和观测角等影响因素使得地物发射率的直接测量变得较为复杂.在大量野外实验的基础上发现,光谱平滑迭代法最适合地物光谱发射率的野外测量,其反演的温度和实测温度最接近.     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了SAR图像的基本特点,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验,说明分形方法有较强的抗干扰性能,适用于SAR图像的边缘检测,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果。