基于N-KD树的空间点数据分组算法

随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。     

AutoCAD在工程放样中的应用

通过实例,介绍了一种不需计算就可得到所求坐标的方法,即把ＡｕｔｏＣＡＤ的技术应用于工程放样之中。     

基于TIC的多时相遥感影像相对辐射归化处理

采用不变点群法(temporally invariant cluster,TIC),由两时相影像的NDVI点密度图确定两个TIC中心并建立辐射归化处理方程,对影像的NDVI进行相对辐射归化处理。与其它辐射归化处理方法相比,该方法简单、有效且精度高,对轻微的植被物候变化敏感且影像不变特征点较少时也能进行辐射归化处理,可有效应用于土地利用/覆盖、植被物候及景观等变化监测。     

动力作用下砂土的残余体变及其时域连续模型

通过对砂土动力剪切荷载作用过程中的土骨架的弹性和塑性分析,研究了土骨架接触面部分可能发生的弹性恢复和永久变形以及破碎引起的最剧烈的塑性变形;并且,提出了可以通过液化前后颗粒粒径的质量百分含量的对比试验,来验证破碎模型的合理性;为进行砂土动力非线性变形和液化的数值模拟,结合砂土的剪切非线性的本构,总结了更为简化的时域连续的函数经验公式,使得在时域内进行土壤动力特性和动力非线性反应分析,以及用剪胀性理论解释动力液化和变形问题易于进行。     

基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法

交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013~2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。     

基于卷积神经网络的ICESat-2光子点云去噪分类

ICESat-2（Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2）是美国NASA（National Aeronautics and Space Administration）在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS（Advanced Topographic Laser Altimeter System）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R²和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R²分别为1.0和0.70, RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。     

车载激光扫描数据控制点布设方案研究

该文以提高车载激光扫描数据高程精度为出发点,分析了扫描数据的误差来源。该文提出多种控制点布设方案,以京沪高速部分路段激光扫描数据为例,统计并分析各个控制点布设方案改正结果,为以后车载激光数据外业控制点布设提供参考。     

ICESat-2水深提取方法及其反演应用

相比于传统水深测量方法, 结合主动激光卫星ICESat-2数据与被动光学遥感影像的主被动融合水深反演方法具有低成本、覆盖面积广、不受地域限制、无需地面实测数据等优点.研究选取澳大利亚大堡礁中部的John Brewer Reef和南部的Fitzroy Reef为实验区, 开展主被动融合水深反演实验.针对ICESat-2光子点群信噪比低、光子点水深信息提取和改正难的问题, 本文提出基于光子点群高斯分布特征的海面光子点群提取方法和基于深度自适应DBSCAN的海底光子点群提取方法, 并顾及海面倾斜引起的入射角偏移, 改进了Parrish水体折射改正几何模型.实验表明, 基于光子点群高斯分布特征的海面光子点群提取方法和基于深度自适应DBSCAN的海底光子点群提取方法可以高效准确地提取出有效的海面、海底光子点群; 经过地球物理改正和基于改进模型的水体折射改正后, 水深变浅, 且改正项与改正前水深呈线性关系, 线性系数约为-0.2550.实验将提取并改正后的ICESat-2光子点水深与经大气校正、耀斑校正、空间域滤波等预处理后的Sentinel-2影像进行空间匹配构建水深反演样本集, 并利用单波段模型(SB)、比值模型(BR)、Lyzenga多项式模型(LP)、二次多项式模型(QP)、三次多项式模型(CP)、支持向量回归模型(SVR)、多层感知器模型(MLP)、随机森林回归模型(RF)等水深反演模型对实验区全域水深进行反演.通过对比分析多种水深反演模型在不同地理区域和ICESat-2水深样本分布条件下的表现, 研究为不同场景下的主被动融合水深反演策略提供了一定的科学依据.

     

土石方工程多手段测量及计算方法对比分析

随着测量技术的发展,获取土石方数据的手段日益多样。除了传统全站仪或RTK离散点获取方式,无人机机载LiDAR及三维激光扫描获取点云方式得到了日益广泛应用;与传统测量手段相比较,激光点云获取土石方数据增加了点密度,理论上可获得更好的测量结果。基于不同手段获取的点云数据,可采用不同的数据处理方法获取土石方测量结果,本文在讲述不同手段获取土石方测量数据的基础上,探讨点云数据密度与获取土方准确率的关系,并与传统方式进行精度比较,得到了一些有益结论,为基于点云的土石方量测量提供良好借鉴。