Stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法

树状河系作为地图骨干要素之一,其简化效果直接决定地图综合的质量。树状河系简化需要考虑其语义、几何、拓扑和结构等多种特征,而现有方法大多只注重了长度、角度和属性等约束性量化指标,致使简化后的空间分布特征容易被破坏。本文首先研究基于树状河系有向拓扑树（DTT）的特征智能识别方法,然后依据Paiva提出的"180°假设"和"锐角假设",从河口出发,自下游向上游建立顾及河流语义、长度、角度约束的树状河系stroke连接,并据此判断树状河系层次关系,最后提出河系整体选取数量确定方法和顾及密度差异的河系分层剔除选取算法,实现树状河系自动化简化。经样本数据测试,验证了该方法的可靠性,同时经实际数据测试,验证了该方法在树状河系简化中的合理性和有效性。     

LSMA结合NDBI提取广州市部分城区不透水面的方法

以广州部分城区为研究区,选取2015年10月18日Landsat 8 OLI遥感影像,基于线性光谱混合分析(LSMA),结合归一化建筑指数(NDBI)优化不透水面盖度提取精度;并分别采用传统LSMA和优化LSMA提取了不透水面。在传统方法的基础上,优化LSMA利用纯净像元指数与手动端元相结合的方法提高了端元选取精度;解混后再利用NDBI阈值掩膜。经验证,传统LSMA提取不透水面盖度的均方根误差(RMSE)为0.306,与样本区的相关系数(R~2)为0.898,系统误差(SE)为0.21;优化LSMA的RMSE为0.125,与样本区的R~2为0.943,SE为-0.035,精度明显高于传统LSMA的提取精度,可为广州市不透水面环境效应研究提供更可信的数据支持。     

对偶图节点重要度的道路网自动选取方法

采用对偶拓扑方法构建基于广义路网拓扑的复杂交通网络,通过引入m阶邻居节点概念,考虑复杂交通网络中节点度、介中心及节点间距离等因素,顾及节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献,定义了节点重要度评价模型,进而提出一种基于m阶邻居节点重要度贡献的道路网自动选取方法,并基于网络最小规模原则保持选取道路的连通性。为检验方法的有效性,引入度分布评价所选取道路对路网整体结构及拓扑特性的保持程度,并采用实际城市路网进行试验,结果表明本文方法选取的路网能较好地保持了原始路网的整体结构、拓扑特性及道路连通性,且算法稳定、可靠。     

基于遗传多目标优化的人工河网自动选取模型

针对人工河网难于结构化综合的问题,引入路径系统模型组织人工河网数据,并在形态上对沟渠进行分级、分类。建立基于遗传多目标优化的人工河网自动选取模型,并对模型建立中的几个关键问题进行讨论,给出影响模型选取的三个关键因素,即人工水网选取总量、沟渠最小间距指标、初始化选取中加入少量"骨架"沟渠。选取过程采取分层次进行的办法。首先运用知识规则进行初始化选取,剩下的待选沟渠采用遗传算法进行结构化选取。实验结果表明模型既顾及沟渠的质量特征,同时很好地保持人工河网的图形分布特征。模型能够适用于多种类型的人工河网,具备一定的智能化水平。     

一种遥感图像信噪比评估和度量准则

对遥感图像信噪比的研究,能够很好地反映在轨运行的不同卫星遥感器辐射性能的变化与衰退情况。由于在轨成像环境的差异,如果直接比较不同遥感图像间的信噪比关系,将与实际结果产生较大分歧。通过对遥感图像进行图像块划分、匀值图像块选取以及图像灰度值与成像时传感器入瞳辐亮度的关系转换,提出一种遥感图像间信噪比的评估和度量准则,以进行不同遥感图像信噪比的比较,实现全自动的信噪比评估及度量。并对我国卫星传感器在不同时期所成图像信噪比的关系进行分析,验证该信噪比评估和度量准则的可靠性。     

小目标激光测距仪最佳发散角选取的改进方法

讨论了激光测距仪测距本领的限制因素,找出了诸多限制因素的内在联系,得出了影响测距能力的关键因素是目标的照明概率.在前人已有的对激光测距仪最佳发散角的选取方法基础上,对其进行了改进.新得到的方法在选取最佳发散角时具有快速、简洁和精确度高等特点,并利用多项式拟合对其进行了简化,使其可用于粗略估算.最后,利用数值模拟对新方法进行了验证分析.     

基于快速分布式目标探测的时序雷达干涉测量方法:以Lost Hills油藏区为例

针对当前分布式目标雷达干涉测量运算效率低、选点困难等问题,本文提出了一种建立在快速同质点选取下的干涉数据处理框架.相比之前的时序数据处理方法,新方法具有选点快速、自适应性强的特点,能在保留影像分辨率基础之上增加空间点密度.另外,在统计推断的基础上,提出基于无偏空间相干性估计的分布式目标选择方法,进而弥补了传统经验阈值设定的缺陷.本文以美国加州Lost Hills油田区为例,在论证数据处理框架的可行性基础之上,分析了因孔隙流体萃取和孔隙压力降低引起的地表变形.     

基于道格拉斯-普克算法的图像分割初探

利用道格拉斯-普克算法化简灰度直方图,从化简后的直方图中获取图像分割的阈值。为了评估所提出算法的优劣,本文采用多峰法和大津法进行了对比实验。实验表明道格拉斯-普克算法分割某些图像具有一定的优势。     

基于CIRCLE特征变换的点群选取算法

本文在分析了当前地图自动综合算法的基础上,提出了一种基于Circle特征变换的点群选取新算法。文中介绍了该算法中空域中心点的确定、目标特征空间的计算、坐标空间到特征空间的转换、特征空间的聚类以及特征空间的化简等关键步骤。最后就算法的结果进行了分析与评价。     

v-SVC算法在地震与爆破识别及窗长度选取中的应用

对天然地震与人工爆破的波形记录,本文用v—SVC支持向量分类机对由波形记录获取的香农熵特征进行了分类识别,效果较好;并对波形记录选取不同的信号窗长度,用v—SVC支持向量分类机分别进行了识别检验。结果表明:窗长度对识别效果有影响,以窗长度为2000点的识别效果最好,识别率达98%。这也表明,在地震与爆破的识别中,合理地选取波形记录的信号窗长度也是重要的。