基于多源数据融合的矿用卡车空间信息可视化

为分析矿用卡车的行驶轨迹与设备的运行状况,方便对卡车进行调度、监控与管理,本文将卡车的空间信息和属性信息进行融合以实现矿用卡车空间信息的三维可视化。通过将矿用卡车上采集的数据储存到数据库中,采用C/S架构进行设计,实现矿用卡车轨迹数据显示、数据融合以及三维可视化等功能。以高分辨率的遥感影像作为底图,将矿用卡车的空间信息和属性信息以二维和三维的形式显示出来。根据三维现实化的结果,既方便显示卡车的运行轨迹又可实时查看卡车轮胎温度等属性信息。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。     

检索词优化与空间自适应的深网POI获取方法研究

针对检索词库构建困难、数据请求量受限制等相关问题,该文提出一种基于独立覆盖率排序和空间自适应剖分的深网POI信息搜索方法,通过候选检索词初步构建、贪婪式探测搜索、检索词优化降维、空间自适应剖分爬行等主要流程,利用逐步逼近POI搜索的最大覆盖最优解,实现对深网POI信息的全量获取,大幅度提高深网POI数据的召回率与采集效率,该方法对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。     

基于重叠区域相关系数的视频影像关键帧提取算法

提出了3种基于影像重叠区相关系数的视频影像关键帧快速提取算法。该算法首先采用多项式快速、准确地拟合出视频影像相关系数的变化趋势,然后利用相邻关键帧影像重叠区的高相关特性实现关键帧帧位的快速、准确提取,并通过实例与基于重叠度计算关键帧算法的时效性进行对比。结果表明,该算法单次计算相关系数的时间相对于单次重叠度计算时间缩短了近4倍,准确度达到88%,且针对不同拍摄手段下的视频影像,提取的关键帧影像精度较高。同时,还对基于视频提取的关键帧影像进行全景图拼接,结果显示未出现明显场景缺失,且可靠性高,适用性强。     

人工智能对测绘科技若干领域发展的影响研究

测绘科技发展已进入一个相对关键的时期,需要从战略层面来考虑如何推动其未来发展。基于对测绘科技发展历史的系统回顾,深刻剖析了测绘科技发展的一般规律,即所处的科学范畴、应用需求、新技术发展是影响和决定测绘科技发展方向的三大关键因素。这一规律是研究确定未来测绘科技发展战略思路的基本遵循。基于此,在重点分析人工智能技术发展趋势及其对测绘科技发展已有影响的基础上,阐述了人工智能与大地测量、地理信息数据获取、地理信息数据处理与应用等技术融合发展下的未来智能化测绘科技发展趋势,提出了传统的野外测量将逐渐被无人驾驶飞机、汽车、轮船以及卫星等智能化的机器所替代的设想,以及实现这一设想需要解决的系列难题。     

行程时间不确定环境下地点可达性研究

在传统可达性度量方法的基础上进行改进,提出了一种行程时间不确定环境下地点时空效用可达性度量方法,考虑了行程时间不确定性以及需求端竞争的时变效应。利用深圳市真实的浮动车数据和在线用户原创内容（user-generated content,UGC）数据对深圳市餐饮可达性分布水平进行了分析,结果表明,所提的可达性度量模型比传统可达性度量模型能更准确地表达城市可达性分布。     

区间约束平差模型的共轭梯度积极集算法

主要研究参数带有区间约束的平差算法,通过把平差问题转化成一个带有区间约束的二次规划问题,利用积极集对二次规划问题进行划分与重组,结合无约束共轭梯度优化算法,给出了带有区间约束的平差算法,并同时给出了参数解的精度评估。由于投影梯度法可以迅速改变积极约束集的构成,新的算法比经典的积极集法效率更高,可以降低模型的不适定性,保持参数先验信息中的统计、几何或物理意义,适合于求解大规模的带有区间约束的平差问题。     

浮动车数据的混合修复方法

针对浮动车数据出现的丢失、错误及冗余现象,结合均值统计与地图匹配,提出一种浮动车数据混合修复方法。基于此方法,构建了浮动车数据筛选及修复流程,较好地实现了对浮动车数据的有效筛选及修复,并对浮动车数据混合修复方法进行了验证,证明该方法具有可行性和有效性。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

基于光能利用率模型的玉米遥感估产研究

农作物长势监测和产量预测对于国家制定相关粮食政策、农业发展等都具有重要的意义,如何获得高效、宏观、精确的估产方法一直是学者关注的重点问题。以吉林省德惠市的玉米作为研究对象,利用光能利用率模型对玉米进行产量估算的研究,并且使用空间数据插值方法中的反距离权重法获得了每月平均温度数据的格网数据。通过玉米的净初级生产力NPP的累计值以及玉米的收获指数来获得最终的玉米产量值,利用验证点实测产量值与估算值的相关性和相对误差进行精度验证,相关系数R^2为0.649 9,平均相对误差值为1.676%,证明基于光能利用率模型的玉米估产在研究区具有一定的可行性。