结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测

提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM）,然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。     

武汉城市圈经济与环境协调性分析和评价研究

以用地现状、人口调查、经济统计等信息为基础,搭建了武汉城市圈生态环境分析和评价信息平台,设计了统计分析、指标评价、决策支持等模块。按照区县单元分析了武汉城市圈人口、经济与生态环境相关性和协调性,其研究结果对开展武汉城市圈“两型”社会建设具有重要意义,可为武汉城市圈的社会经济与生态环境协调发展提供科学的决策参考。     

城区水务防汛地理信息服务关键技术研究

根据城区水务防汛工作需求,以地理信息服务为主线,研究了防汛监测信息统一存储、图文一体化动态管理、可视化分析和预报预警等地理信息服务关键技术。以太原市迎泽区为例,构建了基于GIS的水务防汛地理信息平台,拓展了测绘地理信息的应用服务领域,提升了城区防汛信息化和精细化水平,满足了水务部门防汛办公和应急指挥决策的要求。     

地理国情普查专题图制作系统设计

研究从地理国情普查专题图编制具体需求出发,在分析普查专题图工艺流程的基础上,提出一种专题图制作系统设计方案,从基础制图平台设计、自动化模块设计和交互式制图处理等3个方面进行研究。该成果期望为地理国情普查专题图快速、自动化制图等方面提供借鉴。     

改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次a系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%.     

构建时空体系描绘文明的年轮

一部以时空为轴线,梳理中华文明脉络的著作;一幅融合文献资料、学术研究、考古发现于一体的文明画卷;一次将“学术化”文明转变为“信息可视化”文明的形式创新.     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

中文文本中时间信息抽取及规范化方法

时间信息抽取和规范化表达在时空泛在信息处理、关联、聚合和内容服务中具有重要作用。设计并实现了一种基于规则的时间信息抽取和规范化表达的方法。首先,结合中文文本中时间信息描述的特点,定义了基本时间单元和派生时间单元,并由时间单元组合形成不同的时间表达式;然后,构建了时间词汇词典和时间表达式抽取的正则表达式模板;最后,设计了时间推理和计算的方法,实现了时间信息的规范化表达。基于中文文本语料进行了时间信息抽取测试。实验结果表明,本文方法具有较好的时间信息抽取效果。