一种启发式有环河系自动分级算法

在地图综合中,河流分级是对水系要素表达的重点也是技术难点,对精确性和计算速度都有较高的要求。目前对河系分级的研究中,已有分级算法的效率较低,且鲜有针对有环河系的分级。基于此,本文建立了河系分级的属性规则、几何规则、环规则,对河系中存在的不同环类型进行了分类处理,且在求取河流最长路径时,运用启发式算法迭代计算,实现了河系的自动分级。实际河系数据试验表明,该算法能在对有环河系的处理中取得良好的效果,提高了河系分级的计算效率和准确度。     

欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为：①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

自适应差分进化算法在边坡滑面搜索中的应用

边坡三维临界滑裂面的确定及其安全系数的求解是边坡稳定分析中的关键问题,而现有分析方法尚难以方便、可靠地获得三维滑裂面。在有限元数值应力场的基础上,计算边坡的安全系数。通过构造扩展椭球形滑裂面,利用自适应差分进化(SaDE)算法结合反向移动操作,实现了复杂边坡三维临界滑裂面的搜索。扩展椭球滑裂面构造方便,搜索灵活,比传统的球面或椭球面更能反映实际工程情况。整个求解过程为显式求解,不存在收敛性问题。算例考核结果表明,提出的方法具有良好的搜索效率与全局寻优能力,结果与刚体极限平衡法、有限元强度折减法吻合,计算结果合理可靠。通过实际工程边坡,进一步验证了该方法可方便、有效地应用于具有复杂岩性及环境条件的边坡三维稳定性分析。     

亚塑性模型不同积分算法的数值实现

亚塑性模型是以Jaumann应力率张量及变形率张量描述的一种率型本构关系,本构关系在非线性有限元分析计算中具有关键作用,解决用应变增量求解应力响应的问题需要一个时间积分过程。针对亚塑性本构模型发展了自适应隐式和显式两种不同的积分算法,给出了误差控制的方法,同时推导了自适应隐式积分算法所需的一致切向模量,并采用了两个不同的单元,利用ABAQUS平台比较了两种积分算法的数值模拟结果。为了实现从ABAQUS/Standard到ABAQUS/Explicit的过渡,开发了UMAT-VUMAT接口,从而可以使已有的UMAT子程序用于大变形动力问题分析。算例分析证明了研究结果的正确性。     

基于多密度聚类算法的路网提取

随着GPS等定位系统的迅速发展,使得路网提取有了新的发展方向,然而目前利用浮动车GPS轨迹数据提取路网的方法层出不穷,但是提取效果却并不能尽如人意。本文将基于网格密度因子的多密度聚类算法引入路网提取,通过该方法对疑似特征点进行聚类来提取道路特征点,来构建道路几何网络,并通过对比分析取得了不错的实验结果。     

多边形自动构面算法的实现与优化

多边形自动构建是空间拓扑关系建立的难点和重点,效率受到多方面因素制约。在分析基于最小角法则的多边形自动搜索算法的基础上,在关联线段、有效多边形、相同线段的筛选等方面进行了改进,优化了多边形搜索、重复多边形筛选以及特殊多变形处理等算法,解决了重复搜索、多边形筛选耗时过长、特殊多边形(桥连多边形)的错误等问题,整体上较大地提高了多边形自动构面的效率,并在房产测绘的实际应用中得到验证。     

耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型的城市不透水面空间格局优化

近年来,中国城市暴雨内涝频繁发生,已经发展成为一类严重的“城市病”。城市不透水面密度及其空间格局是形成暴雨内涝的一个重要影响因素。本文提出一种耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型优化不透水面空间格局的方法,从而实现通过增加地面雨水渗透量达到减缓城市内涝发生的目的。首先应用Williams公式计算基于坡度修正的CN值,在此基础上计算地表径流量;然后设定径流系数最小化目标,耦合水文模型和蚁群算法对径流小区尺度的不透水面空间格局进行优化配置;最后应用景观格局指数对不透水面空间格局进行分析。研究结果表明：面对1年、5年、10年、20年、50年以及100年一遇重现期的1 h持续降雨事件,研究区优化后的不透水面空间格局可以分别减少径流系数21.19%、19.58%、19.38%、18.93%、18.41%和17.25%,在一定程度上缓解城市暴雨内涝的发生。在此基础上,提出面向暴雨内涝防治的城市更新优化措施建议：① 通过增加草地、花园、树木等植被绿化减少高不透水面类型的面积,并划分成更多中高不透水面类型的斑块;② 集聚低、中低等不透水面类型,从而加大连通性,形成更多的中高不透水面类型;③ 增加每个径流小区内斑块数量,增大斑块密度,减少其蔓延度和聚集度。     

一种电离层活跃期的三频TECR周跳处理算法

针对电离层活跃期现有三频周跳处理方法难以正确探测与修复周跳和阈值设定不合理的问题,借鉴双频TECR算法,提出一种能够削弱电离层延迟影响的三频TECR算法。三频TECR组合与三频码相无几何无电离层组合均能有效削弱电离层延迟对周跳探测的影响,并能自适应地确定合理阈值。利用三频实测数据对算法进行验证的结果表明,该方法能够有效消除电离层延迟影响,实现电离层活跃期周跳的动态探测与修复。     

基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法

针对卫星激光数据处理算法这一难题,分析了COMPASS系统GEO卫星激光观测数据的质量,讨论了反求工程和计算机视觉中的曲线识别与激光观测数据预处理的异同,提出了基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法。该算法将卫星激光观测数据预处理视为有序带噪声的空间曲线重建问题,利用COMPASS系统多圈GEO卫星实测数据进行验证。结果表明：该方法与常用算法一致率在85％以上,能够实现激光观测数据的自动处理与满足导航系统的需要。