城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。     

利用小波变换进行遥感多光谱图像融合的算法及实现

在分析了小波变换的分解与重建方法后,提出了一种基于区域的图像增强算法。先提取出源图的边缘,以图像的边缘为参考,围绕边缘建立融合窗口,然后结合区域内的图像信息,应用基于窗口的融合规则进行融合处理。实验结果显示,融合后的图像综合了3幅源图像的不同特征,处理后的图像变得容易识别了。表明该方法保持了尽可能多的原始信息,算法简单,稳定性好,适合于多光谱遥感图像识别、医学成像等领域。     

基于HJ-1A高光谱影像的湿地精细分类

混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fully constrained least squares spectral unmixing algorithm, FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparse constrained least squares spectral unmixing algorithm, SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明：SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。     

卫星图像中不同水体类型识别研究

在具有高空间分辨率特性的图像上,城市中大型建筑物、道路、河流、湖泊和其他人工地物形状特征和纹理特征清晰可辨。针对高分辨率卫星图像的特点,文章以水体类型识别为例,从卫星数字图像目标地物波谱特征抽取入手,通过图像分类,将水体从背景中分离并予以识别,同时实现像素重组。在区域分割与边界跟踪基础上,对卫星图像进行水体形状特征的抽取与描述,实现不同水体类型的识别。     

Landslide susceptibility mapping using geological data, a DEM from ASTER images and an Artificial Neural Network (ANN)

An efficient and accurate method of generating landslide susceptibility maps is very important to mitigate the loss of properties and lives caused by this type of geological hazard. This study focuses on the development of an accurate and efficient method of data integration, processing and generation of a landslide susceptibility map using an ANN and data from ASTER images. The method contains two major phases. The first phase is the data integration and analysis, and the second is the Artificial Neural Network training and mapping. The data integration and analysis phase involve GIS based statistical analysis relating landslide occurrence to geological and DEM (digital elevation model) derived geomorphological parameters. The parameters include slope, aspect, elevation, geology, density of geological boundaries and distance to the boundaries. This phase determines the geological and geomorphological factors that are significantly correlated with landslide occurrence. The second phase further relates the landslide susceptibility index to the important geological and geomorphological parameters identified in the first phase through ANN training. The trained ANN is then used to generate a landslide susceptibility map. Landslide data from the 2004 Niigata earthquake and a DEM derived from ASTER images were used. The area provided enough landslide data to check the efficiency and accuracy of the developed method. Based on the initial results of the experiment, the developed method is more than 90% accurate in determining the probability of landslide occurrence in a particular area.     

实时相关跟踪图像处理系统

文章介绍了怀柔太阳观测基地最近完成的一套实时高分辨太阳磁场观测系统。系统采用局部相关跟踪算法来提高磁场观测数据的空间分辨率，同时对相关跟踪算法的实现程序进行了优化以满足常规太阳磁场观测的要求。通过对试观测和常规观测数据的分析，我们发现：1）该系统能够大大提高单色像、磁场数据的对比度和空间分辨率；2）对相关跟踪算法的优化大大提高了系统的时间分辨率，系统可以投入常规观测使用。     

应用线性光谱分离技术研究喀斯特地区土地覆被变化——以贵州省关岭县为例

喀斯特地区土地覆被主要类型除了和非喀斯特地区一样的植被和裸露土壤外,还存在一个广泛分布的裸露基岩,一般遥感处理方法不具备直接定量提取这三类土地覆被参数的能力。基于地物光谱线性混合模型的线性光谱分离技术,可以在亚象元的尺度上直接获取植被覆盖、裸露土壤和裸露基岩等在各象元区域内的比例,非常适合用于喀斯特地区的土地覆被变化的研究。本文利用1987年2月17日和1999年12月27日LandsatTM各6波段遥感影像,使用ENVI软件,分离出植被、裸露土壤、裸露岩石和阴影等土地覆被丰度和RMS的空间分布。对比结果表明,研究区1987～1999年,植被覆盖率上升593%,裸露土壤面积下降1215%,裸露基岩面积上升408%。表明研究区尽管植被在恢复、水土流失总量在减少,但石漠化面积在明显上升,生态形势依旧严峻。     

基于Google Earth的遥感影像数据资料归档系统

将Google Earth应用于遥感影像数据资料归档系统中,是一种新的遥感资料归档方法,能将归档的成果文件整合,克服了传统归档方式不能快速查看数据效果、位置、属性信息的缺点,很好地适应了信息化工作程序对图像数据库的快速响应的要求.ARCGIS补充了Google Earth薄弱的空间分析功能.系统再联合EXCLE表件,方...     

南大洋海冰影像地图投影变换与瓦片切割应用研究

南大洋海冰分布是南极考察过程中影响破冰船航行的重要因素,也是南极研究的重要内容之一。目前国际上不同机构发布的南大洋海冰分布图,大多是球面投影,不能直接用于主流的瓦片地图发布。将极方位立体投影海冰图转换为目前主流的网络墨卡托投影地图,并利用合适的图像重采样方法,按照不同级别比例尺进行瓦片切割和编号存储,最终实现海冰影像地图的发布共享是本文的主要研究内容。笔者对不同的图像重采样方法进行了比较,分析了最邻近点采样方法、双线性内插和双三次卷积重采样方法的优劣,针对本文的研究优选双线性内插方法进行影像地图瓦片的切割,并最终叠加融合在Google地图上,实现了Google底图、准实时海冰影像图与破冰船走航位置的集成显示,为雪龙船的冰区航行提供了重要的数据支撑。