融合Markov与多类机器学习模型的个体出行位置预测模型

随着城市化的发展,人们出行的方式逐渐多样化,对人类行为的深入理解以及对个体出行行为的建模预测有助于解释若干复杂的社会经济现象,且在基于位置的服务、交通规划、公共安全等方面具有重要价值.个体出行行为预测建立在深入理解人类活动特性的基础上,而在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分.首先基于上网行为...     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

复杂多边形快速融合算法与实现

空间矢量数据结构复杂且信息丰富,复杂多边形作为矢量数据的重要组成部分,可由多个外环链和内环链组合而成,复杂的拓扑关系给相应算法的实现带来了极大困难。多边形快速融合作为GIS的基本功能,需要快速实现对任意、多个、复杂多边形的融合处理。根据多边形重心进行行列划分,利用排斥实验和多线程技术,实现了对任意多个复杂多边形的快速合并。算法已在生产实践中得到应用。     

顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法

城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。     

天绘一号卫星遥感影像的处理方法

针对国家1∶50000数据库动态更新工程DOM制作需求,研究了天绘一号卫星影像数据处理方法,实现了卫星影像融合、区域网平差、DOM自动生产以及二次纠正。采用该方法进行生产,能够快速得到海量的满足精度要求的DOM数据,为后续的外业DLG调绘提供底图。     

土地变更调查遥感监测中QuickBird遥感影像处理方法的讨论

遥感技术在全国土地变更调查工作中得到广泛应用,主要通过从最新获取的遥感影像上提取所需信息,再对比之前的数据库信息进行分析得到一定时间阶段的土地变更情况。文章针对在全国土地变更项目中使用较广的QuickBird影像,以QuickBird影像的全色影像、多光谱影像、前时相基础底图及高程数据为基础,对影像进行拼接处理、降位处理、数据融合、影像彩色合成,以及几何纠正等处理过程,并通过实验确定一个最佳处理流程。最终得到地类清晰可见、容易判读的影像,为之后的影像信息提取打好了基础。     

基于GIS和物联网的特种行业管理信息系统的设计与实现

针对我国特种行业的管理现状,提出一种结合GIS和物联网的特种行业管理信息系统的概念,阐述该系统的体系架构、主要功能模块及系统所涉及的三网融合、室内三维建模、智能GIS分析等关键技术,并重点介绍GIS技术和物联网技术在特种行业自动化、网络化、数字化管理方面的重要应用。     

基于InSAR监测的地面沉降时空演化特征研究：以连云港市为例

地面沉降的发生发展与人类社会经济活动息息相关,随着沿海大开发的持续推进,地面沉降中心由内陆向港口、海堤及围填海区域发生转移,沉降影响因素也由单一向混合型转变,而InSAR监测的区域全覆盖特性正好可以匹配如今不断变化的监测需求。文章以连云港地区为例,在简述基于InSAR的地面沉降监测成果的基础上,进行多源数据对比与验证,从而对InSAR监测成果进行验证与评价,最终结果一致性好、可信度高,满足目前地面沉降监测精度要求,为城市地面沉降监测技术体系的优化与完善提供数据支撑。     

多源信息融合在维西-兰坪矿产勘查中的应用

运用遥感图像处理软件ERDAS中的图像增强方法,分析ETM+遥感数据,提取与金属矿化有关的异常信息,将化探异常图像和遥感信息叠加进行相关异常信息与成矿的关系研究,对本区找矿预测具有较好的指导作用。