基于谱间关系的MODIS遥感影像水体提取研究

水是地球上万物的命脉所在,水体提取对于水资源调查、洪水灾害预测评估和环境监测等有着重要作用。而可见光和近红外波段水体与植被、城市和土壤光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体的基本原理。本文利用谱间关系法进行MOD IS图像的水体提取。结果表明,用于提取水体的谱间关系法比归一化植被指数(NDVI)法快速,但谱间关系法有把云错误地当作水体提取的缺点。     

利用ETM+影像自动提取河流冲积扇的方法

本文在分析冲积扇与其他地物光谱特征差异的基础上,针对Landsat ETM+影像中红光波段与近红外波段的比值能够增大冲积扇与其他地物间差异的特征及地形阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于比值运算、差值运算,构建了冲积扇指数;并利用该模型阈值自动选取算法将冲积扇信息从其他地物及阴影中分离出来,然后根据数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充。经过实验表明,该方法能够高效自动地提取华南山区的冲积扇信息。     

自定义空间数据格式的扩展与应用

针对商业GIS软件缺乏对自定义空间数据格式的支持能力,提出了利用OGR自定义数据源来实现GIS软件对自定义空间数据格式支持。并以ArcGIS平台为例,将OGR数据模型在数据组织、几何模型、属性信息和空间参考信息等方面转换为ArcGIS软件空间数据模型,使ArcGIS具备了访问OGR自定义空间数据格式的能力,实现了自定义空间数据格式的扩展与应用,体现了开源GIS软件和商业GIS软件协同工作能力。     

对建强建实公益性地质队伍的建议——勘查要素可以市场化

按照社会主义市场经济体制要求和地质工作的客观规律,切实做好公益性地质调查队伍建设工作,对于扭转我国地质基础工作薄弱的被动局面,充分发挥地质工作在经济建中的先行性、基础性作用都具有十分现实的意义。但是,正如大量的社会公共产品都是通过市场由社会企业所生产和提供的一样,公益性的地质工作也并非一律都要由国家专门组建的公益性地质队伍去完成;通过勘查要素市场化,通过市场招标来优选地勘项目的承担单位,充分利用各方面的勘查力量和勘查资金同样能完成公益性地勘任务,这已被实践证明是切实可行的。公益性地质队伍的建设必须考虑现实中的人才培养的可行性问题,而且必须坚持精干的原则。     

海岸线遥感判绘与提取系统实现

本文基于Access构建了海岸线类型数据库和解译标志数据库,实现了现场照片、解译标志图片、文字等信息的统一存储;并充分顾及海岸线判绘与提取工作特点进行系统设计,开发了数据库管理、海岸线判绘、海岸线提取和制图表达等4个子系统,实现了海岸线的流程化提取与制图。该系统简单实用、针对性强,提高了作业效率和准确性,可服务于海岸线动态变化遥感监测和管理。     

基于滚球法的面要素聚合

在自动制图综合中,面要素聚合较为常用的方法是利用聚类方法将面要素聚类为若干个类簇,进而将每个类簇合并为更大的多边形图斑。针对地图制图领域的前沿研究课题——地图自动综合,该文提出了一种基于滚球法的面状要素聚合的新方法,通过实验阐述了该方法在居民地等面要素综合中的应用,并与传统的聚合算法进行了效率上的对比分析。该方法较传统的聚合方法效率上有很大提高,在大数据量聚合中有一定的应用前景,当选择合适的滚球半径进行综合时,有较理想的结果。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.     

基于线要素动态化简的匹配算法比较与评价

矢量线要素数据来源多样,细节层次不一,限制了已有匹配算法正确率的提高,同时也给算法评价带来困难。化简可以减少线要素细节层次,提取其主要形态,据此提出一种基于线要素动态化简的匹配算法评价新方法。对不同匹配算法采用相同数据,在相同化简算法支撑下进行匹配,从而实现对不同匹配算法的评价。首先,阐述动态化简方法提取线要素主要形态的过程;其次,利用动态化简分别辅助4种已有匹配算法,获取每个匹配算法的最优匹配正确率;最后,将4种匹配算法的原始匹配结果与加入动态化简后的匹配结果进行对比,分析化简对匹配结果的影响,并把该影响运用到匹配算法的比较和评价中来。其中,1通过匹配正确率变化、误匹配等分析了匹配算法的数据适用性;2通过化简比例系数K变化时新增匹配数量的统计,评价了匹配算法对线要素局部细节的敏感程度并提出该指标的量化方法;3结合匹配算法采用的匹配相似度指标对其作出评价。     

车辆轨迹数据的道路学习提取法

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。     

空间数据集成、检索和访问组件模型

为了解决空间数据集成、检索和访问的问题,从数据提供者和数据使用者2个角度出发,提出了建立具有统一集成、检索和访问接口的空间数据访问组件。该组件针对数据提供者提供统一的集成接口,实现了以ArcSDE为例的空间数据引擎和以REST服务为例的Web Service引擎,建立了针对第三方空间数据引擎和Web Service空间数据源集成方法。该组件内部构建了空间数据处理模块和Web Service数据处理模块,与空间数据集成接口相互协作完成集成并处理空间数据源的任务。同时,针对数据使用者提供了空间数据检索和访问功能,在空间数据检索接口中实现了基于要素的检索方法,能对集成后的空间数据进行快速的查询检索,达到空间数据共享、访问的目的。