GIS和免疫算法的垃圾楼选址优化

针对现有城市公共设施选址模型较少考虑具体城市特色和服务设施运行现状这一问题,该文提出基于地理信息系统(GIS)空间分析、改进潜能模型和免疫算法相结合的方法,在评估研究区垃圾楼可达性的基础上,利用GIS空间分析进行初步优化,并构建双目标免疫优化模型再次优化.研究表明:西城区7个街道之间可达性空间差异较大,可达性较好的区域分布在研究区中下部;现有垃圾楼数量不能满足居民需求,拟在可达性较差区域增加9座垃圾楼;经两步优化后,在原有垃圾楼布局不变前提下,研究区居民点平均可达性提高34.50％,7个街道平均可达性标准差下降了 58.18％,表明该方法在提高垃圾楼整体可达性的同时也促进其空间布局的均衡化.     

基于DEM的6种坡度提取算法的比较分析——以山东省青岛市为例

坡度是描述地形特征信息的一个重要指标,对于制订土地利用规划和防御地质灾害具有重要意义。本文基于山东省青岛市的ASTER GDEM数据,利用MATLAB进行矩阵运算,采用6种坡度提取算法分别获取坡度矩阵、最大值和中误差等统计指标,对比分析6种算法的提取精度。结果表明:简单差分算法出现极端和偏差情况的概率较高,可信度不高;三阶不带权差分和三阶反距离平方权差分算法比较稳定,偏差较小且精度较高,对沿海地区坡度提取具有借鉴意义。     

一种适用于多源道路网自动匹配的通用算法

多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。     

三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究

三江源草地退化直接影响当地及长江、黄河和澜沧江中上游地区的生态安全、水资源合理利用、经济可持续发展和社会稳定,一直是人们关注的焦点问题。近年来,该地区草地群落毒杂草组分增大,退化严重。高光谱遥感具有精细识别草地种群的潜在能力,如何利用其进行草地群落组成信息探测并进行退化识别是当前研究的热点和难点问题。利用卫星高光谱Hyperion影像和地面实测高光谱遥感数据,通过多端元混合像元分解技术,提取可食牧草、毒杂草以及裸土组分信息;以此为指标对研究区草地退化程度进行分类识别,依次为:未退化、轻度退化、中度退化、重度退化和极度退化。利用野外样方实测数据验证监测结果,精度达到84.2%,表明高光谱遥感对草地退化探测具有良好的应用潜力。     

基于聚类算法的双孢菇保鲜运输智能导航策略

运输过程中的保鲜技术是双孢菇产业中至关重要的环节。为了更加合理地选择出鲜菇运输路线,针对实时路况信息做出调整,提出了一种结合北斗卫星导航系统的智能导航策略。首先分析了双孢菇的贮存规律,结合北斗卫星导航系统监测实时路况,使用聚类算法,制定了以智能选择最理想运输路线为目的的导航策略,最后通过仿真验证了策略的可行性。      

基于MATLAB的图像边缘检测算法的比较与分析

图像的边缘中包含有图像的大部分信息,并且图像边缘检测是图像处理与分析的关键性步骤,也是模式识别与计算机视觉领域的主要研究内容之一,因此,研究边缘检测算子对图像处理十分重要。运用MATLAB对Sobel算子、LOG算子及Canny算子三种常用的边缘检测算子进行了仿真实验,分析了其各自的优缺点,得出Canny算子是三种算子中边缘检测效果最好的边缘检测算子。为今后的实际应用,选择合适的算子提供了参考依据。     

多尺度数据库中地图符号冲突处理方法研究

新形势下,为满足地图保障服务的新需求和高要求,江苏省基础地理信息中心建设了基于制图表达知识规则的多尺度地图数据库,用于生成符合印刷要求的地图产品.在多尺度地图数据库建设过程中,要重点解决已有的完善数据成图时出现的制图符号冲突,即地图数据经过制图综合和可视化表达后,仍存在符号冲突.目前,符号冲突处理的自动化程度很低,为达...     

基于多目标约束的旅游路线优化设计方法研究

针对传统旅游路线推荐目标单一化的问题,本文研究了多目标约束下的旅游路线推荐方法,重点介绍贪心算法,然后建立旅游路线的系统模型,以网上挖掘到的桂林市景点数据为例,之后使用相关软件进行编程,最后得到旅游路线的推荐结果.     

矢量切割倾斜摄影三维模型的单体化技术研究

研究一种基于矢量模型的无人机倾斜摄影三维模型的单体化处理算法,并对其形成的单体化切割结果进行仿真分析.在多次聚类算法的基础上,将三维节点网格中的节点矢量信息进行升维处理,形成一个判断矢量,并在该矢量形成的16个表计量信息的基础上构建判断神经网络,经过神经网络的数据降维、数据重投影和数据二值化深度迭代分析,最终给出二值化判断结果.结果表明:该方法在判断敏感性、特异性、综合准确率等方面,较传统方法有更显著的工程价值;该算法形成的倾斜摄影三维单体化切割结果,显著优于传统三维模型切割软件.     

融合LiDAR点云与高分影像的单木检测方法研究

对一种结合高分影像数据和机载LiDAR点云的单木检测方法进行研究,首先采用面向对象分类方法对高分影像上的单木区域进行分割,得到单木区域分割图;再以单木区域为约束,从机载LiDAR激光点云中分离出单木点云,构建局部冠层高度模型(CHM);最后对单木CHM采用分水岭算法探测冠层局部极值,实现对单木中心定位检测.实验结果表明该方法能够充分利用高分影像和激光雷达点云优势,提高了单木定位准确性,具有广泛的应用前景.