多尺度地图空间居民地语义相似度计算方法

地图综合的本质是一种空间相似变换,制图者在相似原则的指导下实施概括,读图者从包含相似性的地图中形成心象地图、重构现实世界。因此,多尺度地图空间中的相似关系研究非常重要。然而,由于相似的可计算性差,且其计算的目的在于揭示更深层次的信息,地图综合中相似关系尤其是语义相似关系的研究相对较少。针对这一问题,本文以语义功能区约束下的大比例尺街区式居民地合并（1∶1750至1∶4000）为例,基于匹配距离模型计算建筑物合并中的语义相似度,得到语义相似度在关键比例尺节点的值,并对结果进行分析、评价。试验表明,语义功能区约束下的建筑物合并符合读图者的地图认知需求,本文所述方法有助于地图更好地发挥信息传输载体的作用。     

高空间分辨率遥感影像最优分割结果自动确定方法EI北大核心CSCD

针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。     

耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。     

妹岛和世:“不确定性”设计大师

正妹岛和世(Kazuyo Sejima)(图1)[1]是当代炙手可热的女建筑师,她在设计中将空间认识以独特的方式创造出新的典范,向竞争激烈的日本建筑界证明了自己。1995年,她和比自己小10岁的西泽立卫(Ryue Nishizawa)一起成立了SANAA事务所。他们合作默契并不断获奖,2004年设计完工的金泽21世纪美术馆赢得了当年的威尼斯建筑双年展金狮奖,2010年获得了建筑界的最高荣誉普利兹克奖。妹岛认为,"建筑是一     

车载LiDAR点云数据分割与半自动化建模方法

针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。     

高分辨率图像辅助提取高光谱图像端元

现有的端元提取算法大多是基于凸面单形体假设,对于非单一地物类型,利用这些端元进行丰度反演将会影响混合像元分解精度。本文提出一种利用高分辨率图像判断高光谱像元内是否为同一类型地物的方法。首先,利用图像分割程序对高分辨率图像进行分割,得到光谱均一的斑块矢量图,并叠加到高光谱图像上;然后,通过空间关系分析找出斑块内的高光谱像元,称其为准端元;最后,利用端元提取算法在这些准端元中进行端元提取。实验结果表明,该方法将端元提取结果的误差降低了20%左右。     

期刊博览

专题地图符号的句法结构及其自动构建机制 专题地图符号的构建是一个复杂的智能过程,可通过句法结构对符号的语义关系进行规范,便于其自动生成。本文分析专题符号的符号类型、内在结构及其设计模式,提出基于音位（符号构成元素）、词（单个符号）、句（组合或复杂符号）的符号自动构建模型,进一步讨论符号自动构建的设计、句法结构的形式化描述。最后,基于专题指标本体提出自动构建机制的流程及集成应用。     

顾及通名语义的汉语地名相似度匹配算法

地名匹配是地理信息检索、多源地理空间数据集成及更新中的关键技术问题。本文根据规范汉语地名构词特点,依据地名通名与地名类型的关系,建立规范地名通名语义知识库,并将由其提供的地名语义作为地名相似度匹配的重要指标。针对基于字面和空间数据的地名匹配方法存在的不足,面向规范地名提出一种综合了地名专名字面相似度和地名通名语义相似度两种因素的复合相似度匹配算法模型。该模型模拟人的认知习惯,根据通名语义相似度程度,通过单调函数关系动态设置专名和通名相似度各自的权重值,利用动态加权方法求得复合地名相似度指标。在上述模型基础上,本文提出了汉语地名匹配策略和流程,利用通名蕴含的语义增强汉语地名匹配算法的理论基础和完备性,提高了地名匹配算法准确率。实验结果表明该模型符合认知习惯,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于平面分割的线/线相接、交叉类型判断

线/线交包括多种细分情况,其中线目标间的相接、交叉细分关系的区分在空间数据建模、更新与质量控制等应用中有着重要的作用。本文针对目前线/线相接、交叉关系判断方面的局限性,提出了一种基于平面分割的线/线交“相接”、“交叉”类型判别算法。该算法是以在线/线交的邻域内,一条线总是把邻域分割成两个平面区域为基础,通过判断另一条线中与交相连的两线段是否处在同一个平面区域来判断线/线交的“相接”、“交叉”类型。本文用Visual C#语言编程实现了该方法,并将其应用到时空数据更新系统中,取得了较好的应用效果。