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。     

盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

一种基于属性值变化程度定权的聚类算法

针对经典K-means聚类算法以欧氏距离作为相似度判断法则进行聚类划分,而未考虑聚类对象的各属性值对聚类划分的影响程度存在差异的问题,该文提出了一种基于属性值变化程度定权的聚类算法。通过采用Iris dataset数据进行实验,该算法相对于其他聚类算法获得了更好的聚类效果,且该算法适用于生物物种分类、遥感影像识别等工作领域,能提高聚类运算的精准度。     

序列蒙特卡洛算法的数字地图线状特征跟踪模型

针对数字地图中的线状特征,如道路、河流的提取问题,该文提出一种基于序列蒙特卡洛的特征提取算法。算法利用粒子滤波方法与贝叶斯模型的建模思路,描述数字地图道路的状态及其观测估计方法;在此基础上,讨论跟踪过程中的模拟退火处理以及粒子聚类分析;最后,将跟踪模型应用在数字地图的特征提取中。实验表明,与传统的数字栅格地图道路提取算法以及基于其他粒子滤波的算法相比较,基于跟踪模型的算法具有较强的鲁棒性以及精度,同时能够很好地处理扫描栅格地图中缺失的道路信息提取。     

参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。     

基于航迹线追踪的TERPM定位算法

针对TERCOM（terrain contour matching）算法定位精度对航向误差敏感和算法普适性差等不足,提出了一种基于航迹线追踪的TERPM（terrain profile matching locating algorithm）定位算法。利用INS（inertial navigation system）提供的速度和航向信息对UV（underwater vehicles）的航迹进行追踪,在遍历基准地形时考虑航向误差对数据选取的影响,组合最优匹配的判别方法,提高定位算法的抗噪性。实验结果表明:TERPM定位算法适用于机动UV的精确定位且定位精度对航向误差不敏感;与已有的TERCOM改进算法相比,新算法具有更高的定位精度和更好的抗噪性能。     

利用排水区间计算城市暴雨积水

提出了给定淹没水量条件下基于流域排水区间分布的城市暴雨积水过程计算模型。该模型针对城市暴雨积水过程的形成机理和特点提出了两个基本假设,以各积水淹没源的空间分布特征规律为依据将城市流域划分为若干个排水区间,并将排水区间作为积水淹没计算的基本单元。为了保证计算的效率,根据流域地形起伏分布状况,该模型将各个排水区间内的空间区域范围简化为一个规则几何体,并结合体积法和多种漫流计算思想模拟暴雨积水在各排水区间内部和淹没源点之间的漫延过程。实验结果表明,该模型高效、可行,对流域资料要求较低,在信息不完备条件下的城市暴雨积水模拟中具有一定的应用价值。     

一种自适应三维核回归的遥感时空融合方法

时空融合是解决遥感数据高重访周期与高空间分辨率矛盾的一种有效方法。发展了一种综合利用遥感数据空间与光谱信息的三维自适应核回归反射率模型（three-dimensional adaptively local steering kernel regression fusion model,3DSKRFM）,通过提取每个像元的三维控制核（steering kernel）的局部信息,使时空融合过程中的权重自适应调节,提高遥感时空融合的精度。利用两组ETM+和MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）数据进行实验测试,结果表明3DSKRFM相比STARFM和2DSKRFM模型具有两方面的优势:一是充分利用遥感影像多波段的优势,提高融合精度;二是具有更强的鲁棒性,满足实际影像时空融合的需求。     

复杂地形地区月平均气温(混合)地理加权回归克里格插值

以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子（坡度和坡向）和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的（混合）地理加权回归克里格模型（（mixed）geographically weighted regression Kriging,（m）GWRK）进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将（m）GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格（regression Kriging,RK）插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。     

应用条件植被温度指数预测县域尺度小麦单产

选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）对各县（区）的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测。结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期（0.489）最大,抽穗-灌浆期（0.427）次之,返青期（0.035）与乳熟期（0.049）较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9%的相对误差小于2.0%,71.6%的均方根误差小于75.0 kg/hm2。