地理国情普查和监测地图产品体系研究

第一次全国地理国情普查工作已进入尾声,大量地理国情数据迫切需要转化为有效的地图产品,从而更有效地服务于政府、企业和公众。由于地图产品体系的缺失,使得测绘单位在对地理国情数据的进一步生产中缺乏有效指导。针对当前地理国情普查服务形式单一、产品目标不明确的现状,以地图产品为主线,提出了一套地理国情普查与监测地图产品体系,为地理国情数据的进一步加工提供了明确的指导。同时,为缩短从国情数据到地图产品的生产时间,提出了地理国情地图产品在线生产系统的逻辑框架,该系统已投入生产应用,取得了较好的效果。     

《遥感解译与制图》课程体系探讨

遥感图像解译与制图是遥感科学的重要发展方向,在遥感科学与技术、地理信息系统的本科教育中应加强遥感图像解译与制图的相关理论和方法的教学。对课程现状、课程体系、教学内容和教学方法进行了分析和探讨,为促进遥感图像解译与制图的教学和研究提供基础。     

基于ArcMap的地图制作研究

随着计算机技术的飞速发展,计算机软件为地图设计和制作提供了更加便捷的操作模式,电子地图的出现摆脱了传统纸张对地图的限制,使其可以更好地为用户服务。ArcMap是一个统一的地理信息平台,在数据库制作、符号制作和地图装饰等方面具有独特的优势,适用范围广泛,在林业、牧业、电力等多行业具有非常好的数据展现效果,方便用户浏览、搜索和定位。本文从ArcMap制图流程入手,研究不同流程中制图方法。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。     

基于实时SMRP模型的行业专题地图设计与实现

基于一村一镇专题地图的编制出发,分析了常规制图方法的局限性,提出一种基于ArcGIS符号库设计、智能标注引擎、制图表达规则及数据页面驱动等高级制图技术进行行业专题地图、地图集编制的SMRP地图制图模型,研究基于SMRP模型进行行业专题地图设计的方法,实现了图数一体、减少人工介入工作量及实时、自动、批量化的地图编制.     

基于偏移四叉树投票的“大尺寸”点状符号多尺度无压盖可视化

为解决Web 2.0环境下点状符号地图混搭中的制图问题,本文研究并实现了一种可100%避免压盖的"大尺寸"点符号高效可视化方法。该方法的核心思想是四叉树网格单选,采用网格平移对多次单选结果投票来计算符号在各缩放级别的显著性等级,可解决符号在相邻网格的空间冲突。该过程不需要显式探测冲突,因而处理效率极高。随着地图放大,重要性较低的符号也逐级显现,实现了语义层次的多尺度表达。针对符号和网格大小比率关系、有效网格平移方案及图面利用率不足问题提出两种扩展:格网增选和多级符号叠加。对方法的可行性进行了试验验证,并分析了该方法在用户查询条件改变下的稳定性和不同数据量下的伸缩性(非优化实现可达到105量级数据的亚秒级处理)。     

采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法

针对道路化简后可能导致要素间空间关系前后不一致的问题,提出了一种采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法。首先,以弯曲为单元分析道路化简前后弯曲的形态变化规律,对化简过程产生的要素间空间冲突类型进行了归纳和总结;其次,基于道路弯曲与要素之间的空间关系,提出了相应的冲突判别规则;最后,利用弯曲化简的可控性和弯曲组的间接化简策略实现对化简冲突的避免。试验表明,该方法能有效地识别和避免道路化简产生的空间冲突,确保化简前后道路与其他要素空间关系的一致性。     

现代专题地图制图研究进展与趋势分析

针对专题地图制作相关研究不足的问题,该文通过归纳总结专题地图理论与应用、网络共享等方面的研究进展,从功能转变、模式转变和内涵冲击三方面分析专题地图研究趋势,并探讨现有制图理论技术存在的不足之处。文章认为:研究专题地图符号的内在结构及统一构建方式,在符号学和微观语言学的理论框架下建立专题符号句法模式,注重对专题地图符号模型的整体描述,并通过相应制图模型的研究来优化制图过程,发掘和创新制图理论成果,将会促进专题地图理论的完善,深化专题符号的自适应表达。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。