SuperMap平台下综合地理信息保障云服务系统建设

系统以江西省地理信息公共服务平台为依托,采用基于跨平台的云架构、二三维一体化、云端一体化三大技术体系的Super Map GIS 8C地理信息平台进行开发,运用三维仿真技术、多媒体技术等高新技术手段,构建了PC端、Web端一体化的综合地理信息保障服务系统,实现了行政执法工作的信息化,为江西省突发事件和自然灾害的智能预警、快速处置突发事件等提供保障服务。系统为推动江西社会管理工作的科学发展,并为实时预测事故、消除隐患、分析形势和及时决策提供服务,对提升社会自然灾害综合防御能力和各类突发公共事件的快速处理能力具有非常重要的作用。     

多尺度特征和马尔可夫随机场模型的电力线场景点云分类法

及时、准确地监测电力线安全可以预防危险情况的发生。本文以机载点云为研究对象,提出了一种基于随机森林后验概率的马尔可夫随机场模型,用于电力线场景的点云分类。首先结合空间金字塔理论构建多尺度视觉分类特征以此描述空间点及其邻域的几何形状信息;接着利用随机森林分类器描述观测数据的概率分布,基于马尔可夫随机场模型建立顾及上下文信息的先验概率,从而构建一个多标记能量函数;最后利用多标记图割技术最小化能量函数完成分类标签优化。利用直升机巡线系统和小型无人机巡线系统获取的LiDAR点云数据来验证本文提出的模型。试验结果表明,该模型能够有效地分类场景中的电塔、电力线和植被且总分类正确率得到98%以上。与其他分类方法相比,本文提出的模型总体精度更高,尤其是电塔的分类优势明显。     

机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法

机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

一种基于控制点集的实体地貌辅助建模方法

针对常规实体地貌建模方法效率低且工作量大的问题提出一种基于控制点集的实体地貌辅助建模方法。该方法建立了控制地貌基本形态的等高线集合,根据实际建模需求确定内插控制插签点的数量及位置以引导地性线走向,并构建多级数据库存储、管理和调用建模数据。通过实验测试获得3组对比实验结果,对结果数据进行分析后提出实体地貌建模辅助决策方法。该方法能够在不同地貌建模需求下实现快速准确决策,提高建模效率。     

基于WebGIS的“一带一路”经济数据辅助决策支持系统

"一带一路"战略的发展建设依赖于大量经济要素数据,战略决策需要结合大量经济数据和空间位置信息进行参考辅助。文中以中国社会科学院"一带一路"数据库为数据支撑,研究百度ECharts与MapGIS空间数据的相互解析与调用方法,以MapGIS为计算内核、百度ECharts为可视化工具,实现对"一带一路"经济数据的空间可视化与分析功能,为"一带一路"经济建设提供数据参考和决策支持。     

基于PCA和极限学习机的高光谱遥感分类研究

针对高光谱遥感分类研究中面临的数据处理效率低、分类结果精度不高等难题,本文在引入极限学习机(ELM)算法的基础上,顾及其在噪声影响下出现稳健性降低的现象,进一步将主成分分析(PCA)应用于ELM的前端,从而构建了一种基于PCA和ELM的联合算法。将该算法与目前常用的神经网络和支持向量机进行对比分析发现:PCA-ELM分类结果的精度最高,其数据处理效率也较高,该算法具有较强的稳健性和泛化能力,适用于高光谱遥感信息的高效提取。     

一种基于无人机载LiDAR点云的 电力线安全距离判定算法

针对无人机电力巡检距离判定算法缺乏问题,本文提出了一种基于无人机LiDAR点云分类的安全距离判定算法,该法首先对LiDAR点云进行维度特征分类,然后将电力悬线方程改进为最小二乘法模型,并以分段的方法计算地物到电力悬线的空间距离。实验表明,本文提出的距离判定算法距离测量精度接近于全站仪测量精度,且算法鲁棒性较好,具有较低的时间复杂度,不失为一种高精度无人机载LiDAR点云电力线安全距离判定新方法。     

真三轴循环主应力作用下砂岩能量演化规律

为了探究真三轴主应力循环加卸载对砂岩能量积聚与耗散的影响,利用自主研发的真三轴扰动卸荷岩石测试系统进行了3个主应力循环加卸载试验。基于真三轴循环加卸载应力-应变演化规律与加卸载特征,划分了主应力循环加卸载试验中加载、卸载的种类;通过对三向主应力循环加卸载过后岩体表面裂纹对比分析,发现最小主应循环对岩体产生损伤最大,中间主应力次之,最大主应产生损伤最小;利用图形面积积分法与叠加法分别计算了真三轴循环加卸载的弹性能密度、耗散能密度与输入能密度,分析了三者随主应力次数增加的演化规律与加卸载过程中的能量分配;利用真三轴同时加卸载试验,验证了上述提出的能量分析方法的合理性与准确性,对其3个主应力方向卸载释放弹性能密度分析,发现循环加卸载产生的损伤对岩体储存弹性能密度影响较小。对比了3个主应力卸载对砂岩损伤与能量耗散的影响,对巷道掘进方向进行了进一步讨论。