矢量数字地图数据质量的综合评估

研究和确定了矢量数字地图数据的质量评估因子和评估标准,介绍了利用模糊综合评估方法进行质量评估的过程和做法,并给出了实例.     

自适应换站算法及其在长距离机载GPS动态相对定位中的应用

提出采用＂自适应换站＂法来解决单基线处理模式难以满足长距离动态定位的问题。该方法的主要思想是：整个解算过程始终保持单基线的动态定位模式,当发现流动站与原参考站间的距离大于流动站与其他参考站间的距离时,自动更换周围最近的参考站作为新参考站;对换站前后的数据设置一定时间的重叠段,利用等价消参法将换站前后的数据进行严格的自适应融合,以保持整个解算过程的连续性。通过对实测机载数据的解算,证明该方法不仅可以克服因载体飞行距离过远而导致的定位精度下降,而且能够避免因换站所引起的前后解的不连续,计算结果表明该方法的定位精度约为2 cm。     

用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类

用模糊ARTMAP（fuzzy adaptive resonance theorymap）神经网络算法对CBERS-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊ARTMAP神经网络的算法原理和具体训练分类过程；然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验，并将分类结果与基于统计的最大似然法（MLC）、反向传播神经网络（BP）的分类结果作比较，总分类精度比MLC和BP算法分别提高9．9％和4．6％。结果表明，模糊ARTMAP对试验区CBERS-2影像上的裸地识别能力很强，对高分辨率的CBERS-2影像可获得很好的分类结果。     

空间数据模糊聚类的有效性评价

基于模糊划分中存在的分类不确定性因素和空间数据的空间位置特征,提出了一种新的空间数据模糊聚类有效性函数。实验结果表明,这种新的有效性函数能够对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价,特别是对于空间数据模糊聚类有效性评价,其分类效果较理想,同其他有效性指标相比,能得到较优的分类数。     

面向MATLAB转换GPS高程的神经网络方法

GPS高程转换是GPS应用的关键问题之一。本文介绍了MATLAB中的BP神经网络工具箱常用函数以及实现步骤,设计了转换GPS高程的三种方案,利用MATLAB开发工具实现了BP神经网络转换GPS高程的方法。实例计算表明,采用合适的训练函数,选用好的网络结构,利用BP神经网络方法可以取得比二次多项式曲面拟合法更高的转换精度。     

基于MODIS数据的城市边界监测方法及其比较

如何快速、准确地检测城市范围,获得城市土地利用类型数据是监控城市发展、建立城市模拟模型的重要基础。以我国北京地区为试验区,以MODIS影像为主要数据源,实现最大似然法、神经网络方法及SVM分类技术检测北京城市范围,并比较分类精度,为进一步检测城市变化增长奠定基础。     

河南省政府门户网站电子地图开通

由河南省人民政府办公厅和河南省测绘局联合研制的河南省政府门户网站电子地图栏目于2006年10月1日开始试运行。该电子地图包含的地理数据是河南省18个省辖市域1：25万矢量地图、1：100万的河南省矢量地图、1：400万全国矢量地图、1：2000万世界矢量地图；电子地图应用系统还包含了近3000个多媒体件；件内容涵盖世界、全国、全国各省、市、县3级行政区划简介等。电子地图网站提供的主要内容包括：地图图形操作；线状、面状实体长度量算与面积量算和用户操纵鼠标的自定义线长度、自定义面的面积与周长量算；行政区划地名导航；用户模糊搜索导航；图面注记搜索移图；不同矢量地图的图例展示；多媒体件展示等。     

利用深度学习模型进行城市内涝影响分析

城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。     

一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差（rescaled variance statistic,V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。     

一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64%,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障。