支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

融合机载雷达和航空正射影像的道路提取

针对单一遥感数据源提取道路信息中存在的问题,该文提出一种融合多源数据的方法:采用面向对象思想,融合机载激光雷达和航空正射影像,运用对象平均强度指数进行道路精确提取。首先利用点云强度信息进行道路粗提取,再结合影像光谱信息对粗提取点云进行优化,得到"一次点云";然后通过分形网络演化算法对影像进行多尺度分割形成对象,将"一次点云"导入分割对象,利用对象平均强度辅之以对象面积完成道路精确提取。实验结果表明,该方法提取流程简单快速、无须精确配准、道路提取精度较高。     

基于点云空洞修复和TPS模型的数学形态学机载LIDAR滤波

在分析现有滤波算法的基础上,结合数据驱动和模型驱动式算子各自的优点,提出基于点云空洞修复和TPS变形模型的数学形态学机载LIDAR点云滤波,该方法首先提取和修复由水域造成的大面积点云空洞,采用多尺度形态学开算子作用于修复的数据,得到近似裸露地表面;然后利用2D空间的TPS变形模型,以近似地表面为基础,插值原始点云,根据插值与原始点云高程的差值大小去识别地面点和非地面点。通过定量分析,验证该方法不仅有较高的滤波精度,而且也能较好的保留裸露地表的细节特征,同时该方法有助于辅助人工处理,提高数据处理的质量。     

基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准

针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。     

面向移动终端的专题热图实时绘制方法

针对传统基于Flash、Slivelight的移动终端热图绘制中存在的数据表现单一、绘制效率低、用户体验差等问题,以及HTML5的渲染效率差、数据复用率低等性能缺点,该文提出一种改进的HTML5专题热图实时绘制方法。引入四叉树结构进行专题数据组织,大幅度提升热图实时绘制中服务器端数据汇聚效率;采用网格化数据缓存调度方法,有效降低客户端与服务器端的数据请求,实现移动终端数据缓存最大限度的重复利用;以异步I/O消息机制,解决了热图绘制过程中的消息通道堵塞、客户端假死等问题。实验证明,该方法符合移动终端对专题热图的绘制要求,能够在提高数据利用率和系统整体性能的同时,降低移动终端的计算量,提高系统的运行效率。     

高等级海况条件下移动式海上基地动力响应分析

针对半潜式超大型浮式结构中典型的移动式海上基地(Mobile Offshore Base,MOB)在高等级海况下的动力响应问题展开研究。在MOB结构"刚性模块-柔性连接构件(Rigid Modules and Flexible Connectors,RMFC)"模型的前提下,根据动力学基本原理,经理论推导并计算得到MOB分别在6、7、8级海况的随机波激励下,其上各模块的动力响应位移结果。详细分析了MOB结构同一模块在不同海况条件下的动力响应位移随浪向角及连接构件刚度的变化规律。研究成果可为半潜式超大型浮式结构动力响应研究及结构优化设计提供一定的技术支撑。     

上海中心城就业中心体系测度————基于手机信令数据的研究

利用手机信令数据识别上海市域内手机用户的工作地和居住地,获取就业者的通勤数据,测度上海中心城的就业中心体系.首先用就业者工作地数据生成就业密度分布图,基于中心城的就业密度识别就业中心.随后,用就业者工作地和居住地数据分别从就业密度和通勤联系两方面测度各中心的能级,分析各中心的腹地和势力范围.研究发现:① 上海中心城的就业中心呈主中心强大的弱多中心体系;② 就业密度越高的中心与其他地区的通勤联系一般也越强,但通勤联系在各中心间的差异更显著;③ 能级越高的中心腹地面积越大,但势力范围不一定越大;④ 相比于能级,职住功能混合度对职住平衡的影响更大;⑤缺少就业中心的地区势力范围呈交替状.本研究一定程度上能有助于解决既往就业中心体系研究因空间单元较大,缺少通勤数据在中心识别,通勤联系测度等方面受到的局限,希望能为构建上海中心城就业多中心体系提供帮助.     

Evaluation of effectiveness of three fuzzy systems and three texture extraction methods for building damage detection from post-event LiDAR data

Building damage maps after disasters can help us to better manage the rescue operations. Researchers have used Light Detection and Ranging (LiDAR) data for extracting the building damage maps. For producing building damage maps from LiDAR data in a rapid manner, it is necessary to understand the effectiveness of features and classifiers. However, there is no comprehensive study on the performance of features and classifiers in identifying damaged areas. In this study, the effectiveness of three texture extraction methods and three fuzzy systems for producing the building damage maps was investigated. In the proposed method, at first, a pre-processing stage was utilized to apply essential processes on post-event LiDAR data. Second, textural features were extracted from the pre-processed LiDAR data. Third, fuzzy inference systems were generated to make a relation between the extracted textural features of buildings and their damage extents. The proposed method was tested across three areas over the 2010 Haiti earthquake. Three building damage maps with overall accuracies of 75.0%, 78.1% and 61.4% were achieved. Based on outcomes, the fuzzy inference systems were stronger than random forest, bagging, boosting and support vector machine classifiers for detecting damaged buildings.     

Use of LiDAR-derived DEM and a stream length-gradient index approach to investigation of landslides in Zagros Mountains,Iran

This paper presents an approach to stream length-gradient index analysis to identify tectonic signatures. The graded profile of the Dez River in Zagros Mountains, Iran, indicates that the area has been tectonically disturbed, and it triggers landslide hazards. The high-gradient index shows that a steeper gradient could be potentially a signature for landslides identification. The digital surface models acquired by airborne LiDAR were used in this study to generate the HRDEM. Our result shows a great potential for improving landslide investigations by implementing stream length-gradient index derived from the HRDEM in conjunction with the landslide inventories data-set in the GIS environment. We also identified a correlation between the stream length-gradient index and the graded topographic profile with slopes and landslides. This empirical approach was verified by geodata analytics and landslide inventories data-set in conjunction with field observations. This study has identified the locations of high-gradient indices with susceptible to landslides.     

Mobile-GIS中的数据组织模型研究

mob ile-GIS是GIS的全新发展领域,从应用的角度评述了移动服务中的数据特点和各种数据模型的原理及适用领域。不同的数据模型造成部门间数据难以共享,为此本文提出了一种集成数据模型,能使不同模型相互转化,提高数据共享程度。