高分辨率影像分类的最优分割尺度计算

针对高分辨率遥感影像分类与信息提取中存在的难点,基于不同目标地物在高分辨率影像上具有对应最优分割尺度的基本思想,该文在分析现有最优分割尺度确定方法的基础上,提出了加权均值法结合最大面积的最优分割尺度的确定方法;利用该方法,进行了高分辨率影像分割实验,获取了对应典型地物的最优分割尺度数值范围,实现了典型地物的信息提取;并运用样本点检验的方法,计算并分析了分类的精度结果。结果表明:基于加权均值与最大面积相结合的最优分割尺度计算方法,应用于面向对象高分辨率影像信息的提取具有较为理想的精度。     

一种基于分布差异的分形网络演化分割方法

针对分形网络演化多尺度分割方法对高分辨率遥感影像存在的欠分割问题,文章提出以KL散度为核心的区域合并标准,研究出一种基于KL散度原理的改进分形网络演化多尺度分割方法。该方法相对于分形网络演化多尺度分割方法,在合并标准上更充分利用了遥感影像的光谱特征,能够很好地消除因光谱差异造成的欠分割,对同质性较强的地物效果尤为明显。通过WorldView-2高分辨率影像分割实验,比较欠分割率,结果证明该方法更适合于高分辨率遥感影像分割,能够为地物信息提取提供与自然更吻合的实体对象。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

基于阈值分割的LIDAR建筑物提取

在介绍常用的阈值分割方法的基础上,详述了基于阈值分割的LIDAR建筑物提取方法,对不同阈值分割方法的优越性与实用性进行分析。研究结果表明,阈值法是一种最简单最基本的图像分割方法。全局阈值能快速有效地分割噪声小、比较均匀的图像,动态阈值和c均值模糊阈值分割对不均匀图像能进行较好的分割,其中c均值模糊阈值分割法最佳。     

高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述

目前,对高分辨遥感影像进行地物获取一般采用面向对象的理念,而影像分割是面向对象理念中至关重要的初始环节,分割结果的好坏将直接影响后续的分类工作,分割尺度的选取已经成为了当前研究的一个热点。本文详细总结了前人对高分辨遥感影像多尺度分割中最优尺度的获取方法,指出了各方法的不足之处,并提出了尺度评定的研究前景。     

基于Ward法的马鞍山市规划单元聚类分析

采用离差平方和的系统聚类方法,以安徽省马鞍山市为例,选取65岁及以上老年人口比重、0~14岁少儿人口比重、老少比、老年人口抚养系数等聚类指标,对马鞍山市的30个规划单元进行了Q型分类,得到了直观的聚类谱系图,指出了不同类中的年龄结构存在的明显差异并对此进行了分析。     

基于SPOT-5遥感影像的城市信息自动提取技术研究

城市信息的提取是城市动态监测和分析的基础,而城市动态监测对社会发展和人类生活具有重要意义。本文基于三峡地区的SPOT-5遥感影像,以城市绿地和建筑物为研究对象,用ENVI FX影像处理软件,对实验区的绿地和建筑物进行多尺度影像分割信息提取。结果表明,采用多尺度分割技术提取高分辨率影像中地物的提取精度更高,并有效地避免了"椒盐现象"。     

Interpreting map usage patterns using geovisual analytics and spatio-temporal clustering

Extracting meaningful information from the growing quantity of spatial data is a challenge. The issues are particularly evident with spatio-temporal data describing movement. Such data typically corresponds to movement of humans, animals and machines in the physical environment. This article considers a special form of movement data generated through human–computer interactions with online web maps. As a user interacts with a web map using a mouse as a pointing tool, invisible trajectories are generated. By examining the spatial features on the map where the mouse cursor visits, a user's interests and experience can be detected. To analyse this valuable information, we have developed a geovisual analysis tool which provides a rich insight into such user behaviour. The focus of this paper is on a clustering technique which we apply to mouse trajectories to group trajectories with similar behavioural properties. Our experiments reveal that it is possible to identify experienced and novice users of web mapping environments using an incremental clustering approach. The results can be used to provide personalised map interfaces to users and provide appropriate interventions for completing spatial tasks.     

Space–time interaction of residential burglaries in Wuhan,China

Borrowing methods from epidemiology, studies of spatiotemporal regularities of crime have been booming in various industrialized countries. However, few such attempts are empirical studies using crime data in developing countries due to a lack of data availability. Utilizing a recent burglary dataset in Wuhan, the fourth largest city in China, current research applied the sequential kernel density estimation and the space–time K-function methods to analyze the spatiotemporal changes of hotspots of residential burglaries. The results show that, both spatial and spatiotemporal clustering exists. The hotspots were relatively stable over time. The space–time clustering, however, shows significant concentrations both in space and over time. In addition, analytic results show significant effects of distance decay in terms of occurrences of burglary incidents along the spatial and temporal dimensions. Moreover, findings from the research provide critical information on the space–time rhythm of crime, and therefore can be utilized in crime prevention practice. Finally, the implications of the findings and limitations are discussed.     

广州轨道交通枢纽零售业的特征聚类及时空演变

轨道交通开发与城市商业空间演变的关系是城市交通和商业地理研究领域中的一个热点问题。以广州市轨道交通投入运营的14个换乘枢纽为研究对象,在对换乘枢纽区位信息和零售商业集聚特征指标提取和计算的基础上,分析换乘枢纽零售商业空间的类型、时空演变的过程及形态特征,探讨城市交通与零售业发展对轨道交通枢纽站点商业空间形成的影响。结果表明:1广州轨道交通换乘枢纽商业空间可划分为4个类型:门户型商业中心;区域型商业中心;枢纽型商业中心和社区型商业中心。2换乘枢纽商业空间的演变经历点状、面状和放射状结构三个阶段的发展,轨道交通网络的空间演化与城市新旧商业中心的动态发展之间具有一定的耦合性。在城市轨道交通发展初期,地铁在促进门户型商业中心的繁荣方面表现突出。当轨道交通体系形成后,轨道交通的作用由中心城区逐渐向边缘城区和外围新建城区拓展,在具有较高消费能力的区域建成新的商业中心并形成消费引导,对区域型商业中心、枢纽型商业中心和社区型商业中心等地铁商业空间的形成起到重要的促进作用。3受交通(规划与建设)、商业(配套与环境)两方面因素的共同作用,换乘枢纽商业空间集聚在微观形态上的演变路径可分为商业导向和交通导向两种关系类型,不同类型的枢纽商业空间在交通与商业均衡发展的程度上存在分异。4轨道交通与零售商业互动发展对换乘枢纽商业空间的影响主要体现在4个方面:强化门户型商业中心的核心竞争力;提升区域型商业中心的服务等级和作用;抑制枢纽型商业中心的多业态组合经营;推进社区型商业中心的形成和发展。