基于Quaternary编码的球面三角格网邻近搜索算法

分析了球面Quaternary编码的特点，给出了三角格网方向判断的规则，并对该算法与Bartholdi邻近搜索算法的时间复杂度进行了对比。结果表明，分解算法的平均时间耗时量约是Bartholdi邻近搜索算法的23．66％。     

顾及几何特征和拓扑连续性的道路网匹配方法

已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。     

基于航摄影像的滇池捞鱼河湿地植物类型提取

为了获取滇池湿地的植物类型分布信息,以捞鱼河湿地为示范区,采用分辨率为0.15 m的航摄影像为影像数据源,利用人机交互和面向对象相结合的影像解译方法,实现捞鱼河湿地植物类型分布信息的提取.在植物类型边界提取过程中,发现过高的影像分辨率(≤0.3m)不利于成片具有空间异质性植物类型边界的正常提取,容易出现同一类型过度分割情况.通过邻域降分辨率重采样技术,将影像分辨率降至0.6m时,能有效解决过度分割问题.当分辨率降至更低时,虽然能解决过度分割问题,但会导致地物边界出现不同程度的锯齿而与地物边界不符的后果.研究所应用的基于Feature Extaction模块的植物类型边界提取方法,能有效减少人机交互方法中人工勾绘边界的工作量,在保证分类精度的同时减少人力投入,对航摄影像在大范围湿地植物类型的提取中具有重要借鉴意义.     

东北地区唐代渤海古城遗址空间格局及影响因素分析

运用ArcGIS软件及空间分析等方法,研究了东北地区234座唐朝渤海国古城遗址分布特征,探讨了古城遗址空间格局与自然条件的关系。通过对234座古城址进行分析,发现唐朝渤海国古城址主要集中在4个集聚区,即图们江?鸭绿江流域集聚区（A）、牡丹江流域集聚区（B）、松花江?辽河流域集聚区（C）、穆棱河流域集聚区（D）。其中图们江?鸭绿江流域集聚区是最主要的遗址分布区,位于研究区的南部,占遗址总量的47.43%。研究区渤海国古代城址呈北疏南密的分布特征,形成明显的“空间组群”格局。在当时的气候环境之下,水热条件等自然因素成为影响城址的主要因素,而政治、经济、军事和交通区位等人文因素则对古城遗址的数量和分布起重要导向作用。     

日光温室的纹理特征分层提取

针对高分辨率影像上日光温室的信息提取问题,该文提出了利用支持向量机、最近邻算法结合纹理特征在不同层上分别提取连片日光温室和独栋日光温室的方法。实验表明:纹理特征能提高分类精度,在大尺度的层上,分类精度提升幅度较大,但在小尺度的层上,分类精度提升幅度会比较小;并不是参与运算特征数越多,分类精度越高,多数情况下光谱+纹理组合的分类精度最高;提取连片日光温室的最优方案是支持向量机和光谱+形状+纹理(7像素×7像素),总精度为92.86%,Kappa系数为0.90,而提取独栋日光温室最优方案为SVM和光谱+纹理(11像素×11像素),总精度为88.39%,Kappa系数为0.86。     

伪近邻方法在ARMA系统阶数判别中的应用

从相空间重构的角度,提出利用伪近邻方法判别ＡＲＭＡ 系统的总阶数。该方法可在数据量较小和阈值固定的情况下判别ＡＲＭＡ 系统总阶数。数值计算表明,使用该方法判别线性ＡＲＭＡ系统总阶数,取得了比较满意的结果。     

车载自组网可信节点与可信路由分析及实现

将可信赖平台模块(TPM)芯片引入车载自组织网VANET,提出了一种有效保护地理位置信息路由协议GPSR(贪婪周边无状态路由协议)的可信安全机制,从而能够防止恶意篡改路由协议和邻居位置信息表的行为。在NS2.30下对网络真实场景进行了模拟,证实此可信安全路由协议模型是正确的、有效的和合理的。     

高分辨率遥感图像最近邻模糊分类器的研究及实现

本文针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了一种适合于组合特征识别的遥感图像最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本的平均值一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。以新疆和静县的SPOT5图像为例,应用此方法对其进行分类试验。结果表明:利用此分类方法对SPOT5遥感图像进行分类,不仅使分类结果具有丰富的语义信息,而且克服了由于特征选择的不稳定性对分类结果的影响,分类精度也得到了显著的提高。     

基于GIS和洛伦兹曲线的辽宁省海岛空间分布特征探析

为合理开发利用和保护辽宁海岛资源,优化海岛产业结构和布局,以辽宁纳入中国海域海岛标准名录的633个海岛为研究对象,在对其地理坐标、陆域面积等基础数据进行数理统计的基础上,通过GIS的空间分析和绘制洛伦兹曲线、计算基尼系数,对辽宁海岛的空间分布特征进行了分析与研究。结果表明:辽宁海岛属集聚型分布类型,在空间上呈组团与带状分布,按聚集程度来看,形成了黄海北部长山群岛集聚区、辽东半岛南部浅海集聚带与辽东湾西部浅海集聚带三个区域;约60%的海岛处在离大陆岸线直线距离在10 km以内的范围内,近陆程度高;海岛陆域面积分布不均衡,基尼系数达0.9。     

三种遥感反演海岸线方法的实验对比分析

在分析海岸线提取算法基础上,以环渤海的Landsat7 ETM+影像为数据源,以基岩海岸线和淤泥质海岸线两种典型的海岸线为研究对象,采用Sobel边缘检测算法、阈值分割法和K最邻近分类算法进行海岸线提取实验。通过实验对比分析,归纳和总结了针对不同类型海岸线提取算法的适用性。