PPGIS在城市规划决策中的应用

在介绍PPGIS概念的基础上,给出了基于PPGIS城市规划决策系统的框架,分析了基于元数据的分布式空间数据库的数据组织方式,提出了公众参与城市规划决策系统中公众冲突的解决机制,并在传统适宜性分析模型的基础上建立了公众参与的适宜性分析模型。     

基于微服务架构的地震站网全流程一体化监控平台设计与实现

地震站网全流程一体化监控平台是基于微服务框架,应用数据库、通信、并行计算等传统信息技术,结合新兴的云计算、大数据进行建设的信息服务平台。该平台采用Hadoop分布式处理方案,应用Spring Cloud框架搭建,进行Docker容器封装,以标准RESTful API作为服务接口的微服务架构,实现了各应用服务模块之间的高内聚、低耦合及灵活、可扩展的特性,最终实现对地震台站运行的实时监测、高效运维和一体化管理。     

矢量瓦片并行构建与分布式存储模型研究

矢量瓦片体积小、生成效率高、支持动态交互,较传统栅格瓦片有诸多优势,是下一代互联网地图服务研究的重点。为了解决当前矢量瓦片研究中处理速度慢,扩展性差等问题,本文利用并行计算框架Spark进行矢量瓦片快速构建,通过自定义转换函数,将原始矢量数据GeoJson转换成mvt瓦片集;对于生成的矢量瓦片集,本文基于分布式内存文件系统Alluxio设计一个瓦片存储模型-VectorTileStore,模型以键值对进行数据存储,瓦片元数据占据前八个键值对,单个瓦片占据一个键值对,在数据写入的同时,基于键构建一个哈希索引,用于快速访问,模型兼容海量瓦片的组织存储,具有很强的扩展性。通过实验结果表明,本文提出的矢量瓦片并行构建算法较单机构建算法运行时间平均减少49.6%,分布式存储模型VectorTileStore较传统方案更适合海量矢量瓦片存储,存取时间效率更高。     

Review on InSAR based displacement monitoring of Indian Himalayas: issues,challenges and possible advanced alternatives

Natural and man-made disasters like earthquakes, landslides, avalanches, unplanned mining are some of the most serious factors responsible for earth surface displacement. These incidences can be harmful for the society due to loss of life and also threatful for future urban development. Therefore, continuous monitoring of disasters in terms of displacements is of fundamental importance in a modern well-organized society to understand its effects on the social and economic fabric. Availability of SAR data has been proved to be an excellent source for estimation of surface displacements with high accuracies. However, in India, SAR interferometry-related displacement measurement has still not gained appreciable momentum. More rigorous research needs to be carried out for the efficient use of this new generation technique. This review article is an attempt to discuss the issues related to SAR-based displacement studies so far conducted on Indian Himalayan region and possible advanced alternatives.     

高分三号卫星总体设计与关键技术

高分三号(GF-3)卫星作为我国首颗自主研制的C频段多极化SAR卫星,突破了多项关键技术。卫星在明确SAR载荷的体制和基本配置的基础上,围绕SAR载荷的需求开展卫星平台适应能力的分析以及载荷与平台之间的匹配性研究,形成了一系列卫星特点和技术创新点,主要技术指标达到或超过国际同类卫星水平。     

无旋转倾角的NAV/CNAV型GEO广播星历拟合

目前北斗GEO的星历拟合算法和用户卫星位置算法均引进了人为设置的5°倾角旋转,此外,少数星历参数还有超限现象。取消GEO的旋转倾角和抑制参数超限能够统一北斗混合星座的用户算法。基于第一类无奇点根数,分析了无旋转倾角的GEO两步法星历参数拟合算法。讨论了GEO的参数超限原因,提出采用固定1至2个超限参数取值的缩减参数拟合法。北斗GEO卫星在非地影期和地影期的拟合试验表明,拟合成功率和拟合精度能够保证,拟合用户距离误差(URE)的平均值优于3mm;缩减参数拟合法能够抑制特定时段下的参数超限问题,但是拟合URE放大到2cm。     

自适应窗口的SAR立体影像匹配方法

针对SAR立体影像间几何畸变对影像匹配的影响,该文提出一种自适应窗口的SAR立体影像匹配方法。首先引入外部粗分辨率DEM,根据影像参数和DEM高程精度约束匹配搜索范围。然后采用归一化互相关和测度进行辅影像匹配窗口自适应扩展匹配,以保证主辅影像匹配窗口内的灰度信息一致;归一化互相关和值最大时的辅影像匹配窗口为最佳匹配窗口,最佳匹配窗口的中心点为获取的匹配点。最后利用双向一致性约束剔除误匹配点。试验结果表明,本文方法在山地区域能有效地增加正确匹配点数量,提高匹配正确率。     

Tropical land use land cover mapping in Pará (Brazil) using discriminative Markov random fields and multi-temporal TerraSAR-X data

Remote sensing satellite data offer the unique possibility to map land use land cover transformations by providing spatially explicit information. However, detection of short-term processes and land use patterns of high spatial–temporal variability is a challenging task.We present a novel framework using multi-temporal TerraSAR-X data and machine learning techniques, namely discriminative Markov random fields with spatio-temporal priors, and import vector machines, in order to advance the mapping of land cover characterized by short-term changes. Our study region covers a current deforestation frontier in the Brazilian state Pará with land cover dominated by primary forests, different types of pasture land and secondary vegetation, and land use dominated by short-term processes such as slash-and-burn activities. The data set comprises multi-temporal TerraSAR-X imagery acquired over the course of the 2014 dry season, as well as optical data (RapidEye, Landsat) for reference. Results show that land use land cover is reliably mapped, resulting in spatially adjusted overall accuracies of up to 79% in a five class setting, yet limitations for the differentiation of different pasture types remain.The proposed method is applicable on multi-temporal data sets, and constitutes a feasible approach to map land use land cover in regions that are affected by high-frequent temporal changes.     

SAR图像河流分割的加权指数区域能量模型

传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明:与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。     

地理要素的分布式空间近似查询处理方法

针对传统空间查询无法满足地理数据交互式可视化对处理时间要求的问题,以窗口查询为例,提出了一种空间近似查询处理方法。该方法包括预处理和查询两步:在预处理阶段,利用分布化的线简化算法对空间对象进行顾及误差的预处理采样,将采样过程及误差值用树型结构保存;在查询阶段,以豪斯多夫距离定义数据可视化的误差,进行误差可知的顶点即时采样与截取,从而实现针对可视化应用的高效的空间近似查询处理。在Hadoop集群上利用77GB的OpenStreetMap数据集进行了实验,证实了本方法的效力与效率。