遥感技术在农村公路核查中的应用研究

传统的农村公路统计调查方法准确性不高,抽样检查需要耗费大量人力物力。将遥感技术引入农村公路的核查工作中,可客观、准确地获取路网信息,解决农村公路现状不明的问题。本文基于高分辨率遥感技术,结合外业终端采集数据和行业业务数据,对农村公路路网进行核查与统计分析。文中详细介绍了核查工作流程与路网信息提取技术,相应成果已在交通运输行业发挥重要作用。     

面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法——以地震事件为例

针对微博中数量庞大、更新及时的灾害类事件信息,首先利用前置后缀特征词与地址构成规则相结合的方法,高效地提取灾害类事件中地址信息,然后在分析多种网络地图服务商的地理编码API接口的基础上,基于同一事件的空间位置统计推理,实现灾害类事件空间定位与地图化表达。最后以垂直搜索获取的2017年微博地震灾害事件为例,通过实验发现,本文提出的面向微博的灾害类事件地址提取与空间定位方法具有较高的地理编码准确度。     

基于ArcGIS的流域水文特征分析方法研究

随着GIS技术的不断发展和DEM的广泛应用,基于DEM的流域水文特征分析研究受到越来越多的关注。目前,基于格网DEM的水流方向算法,会因为地形的局限,无法准确地进行模拟分流,水流方向也不符合实际流向。本文分析了几种基于DEM的水流方向算法,以格网点为中心建立3×3窗口的局部趋势面,计算出研究区内的曲率,分析区域内的水流聚合度和发散性随着曲率的变化情况,最后根据水流方向算法提取河网。     

天地图省市数据融合若干关键技术研究及应用——以“天地图·浙江”为例

以"天地图·浙江"省市数据融合为例,重点阐述了数据融合中的增量要素提取、矢量要素变化检测、道路立体交叉可视化表达等关键技术,提升了数据融合的效率,加快了数据融合的进程,可为其他省市的数据融合提供参考和借鉴。     

车载激光点云数据中行道树三维信息自动提取研究

城市行道树三维信息是城市智慧管理的重要基础信息之一,本文研究了一种基于车载激光点云数据的行道树三维信息自动提取方法。首先,根据行道树点云和周围地面点计算树高;然后,针对残缺树冠点云,应用点云不同方位距离对比计算冠幅;最后,根据树干扫描分层点云,运用RANSAC算子拟合圆模型,计算胸径。通过实际测量数据进行验证,本文方法提取出的行道树信息误差较小,精度较高。     

车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取

针对传统道路裂缝检测工作中存在的问题,该文提出了一种利用车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取方法。车载LiDAR系统能够在正常车速条件下直接获取道路及其两侧各种地物的高精度、高密度表面三维数据。为了提高数据处理效率,将三维LiDAR数据转换成二维强度特征影像数据。张量投票算法根据平滑度、邻近度及连续性约束原则,通过结构特征的张量表示和非线性投票能够从稀疏的、噪声的数据中推断显著性结构。通过实验分析,该方法不仅适用于激光点云生成的强度特征影像数据的裂缝提取,还适用于光学影像数据的裂缝提取,且提取精度在90%左右。     

利用LiDAR和航空影像的屋顶边缘提取及优化

提出以LiDAR为辅助数据对航空影像的规则建筑物进行边缘提取和优化的方法。首先采用Alpha Shapes算法对点云数据进行初始边缘提取,同时规则化初始边缘;再利用屋顶点云辅助航空影像的建筑物分离,采用Canny算子和Hough变换对建筑物分离后影像进行边缘提取,并用LiDAR规则边缘对Hough变换结果进行边缘优化。对比单独运用航空影像进行边缘提取的结果表明,采用优化方法后,提高了屋顶边缘提取的准确性,得到了较完整的建筑物边缘。     

一种结合空间信息的改进N-FINDR算法

提出一个在N-FINDR算法基础上结合空间信息进行端元提取的方法,该方法从空间预处理、提取端元候选集、新的体积算法三个方面对N-FINDR方法进行了优化,通过人工模拟数据和实际高光谱数据两种类型三组数据验证改进方法的有效性。实验结果表明,结合空间信息的端元提取方法有效提高了端元提取的准确性,取得更好的效果。但是限于几何模型的假设,寻找最大体积单形体的顶点并不能对所有复杂的数据都有效,容易产生端元光谱混淆的高光谱图像并不能很好的提取所有的纯正端元。     

面向对象的国情监测LCA提取方法

介绍了面向对象的地物提取技术,从地理国情监测工程化应用角度出发,阐述了面向对象提取地理国情地表覆盖在生产中的作业方法和技术流程。通过实验证明了该方法的可行性和可靠性,并探讨了参数设置的相关注意事项。     

高空间分辨率遥感影像建筑物提取方法综述

高空间分辨率光学遥感影像中建筑物的提取对城市空间数据库的更新、城市动态监测以及建设"智慧城市"等方面具有极其重要的意义。本文首先介绍了高空间分辨率遥感影像中建筑物的特点,然后介绍了基于高空间分辨率遥感影像中建筑物自动提取的四种主要方法,即多尺度分割提取方法;基于边缘和角点检测与匹配的提取方法;基于区域分割的提取方法和基于数学工具;新理论以及多种方法结合的提取方法,分析讨论了各种方法的研究进展以及各方法的优缺点,同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。最后对高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、边缘检测以及阴影辅助作用等方面提取建筑物,提高建筑物提取精度和高分遥感影像的利用率。