利用层间连接和平滑策略重建屋顶三维模型

面向数字城市和智慧城市建设急需城市建筑三维模型支撑的需要,本文基于机载LiDAR数据,以“顾及平整性的屋顶面片分割—屋顶层间连接—三维模型重建”为脉络,提出了一种采用层间连接和平滑策略的建筑屋顶三维模型重建方法。在屋顶面片提取过程中,充分顾及了屋顶面片的平整性;并在屋顶面片平整基础上,提出层间连接点的概念,以实现高效、快速的模型重建工作。试验部分,本文从屋顶面片重建完整率与正确率、重建几何精度及建筑物高程对于重建的影响3个方面作了较为详尽的评价与分析,并在国际摄影测量与遥感学会标准数据集支撑下,与国际同行进行试验对比。试验结果表明,建筑屋顶重建的完整率和正确率分别达到90%和95%;在偏移距离评价方面,平均偏移距离和标准差最优分别达0.05 m和0.18 m。因此,本文方法可有效完成建筑屋顶三维模型重建,重建模型准确度高、完整性好。     

Camera localization for augmented reality and indoor positioning: a vision-based 3D feature database approach

ABSTRACT

The recent fast development in computer vision and mobile sensor technology such as mobile LiDAR and RGB-D cameras is pushing the boundary of the technology to suit the need of real-life applications in the fields of Augmented Reality (AR), robotics, indoor GIS and self-driving. Camera localization is often a key and enabling technology among these applications. In this paper, we developed a novel camera localization workflow based on a highly accurate 3D prior map optimized by our RGB-D SLAM method in conjunction with a deep learning routine trained using consecutive video frames labeled with high precision camera pose. Furthermore, an AR registration method tightly coupled with a game engine is proposed, which incorporates the proposed localization algorithm and aligns the real Kinetic camera with a virtual camera of the game engine to facilitate AR application development in an integrated manner. The experimental results show that the localization accuracy can achieve an average error of 35?cm based on a fine-tuned prior 3D feature database at 3?cm accuracy compared against the ground-truth 3D LiDAR map. The influence of the localization accuracy on the visual effect of AR overlay is also demonstrated and the alignment of the real and virtual camera streamlines the implementation of AR fire emergency response demo in a Virtual Geographic Environment.     

Spatial pattern reconstruction of regional habitat quality based on the simulation of land use changes from 1975 to 2010

Reconstruction of the spatial pattern of regional habitat quality can revivify the ecological environment background at certain historical periods and provide scientific support for revealing the evolution of regional ecological environmental quality.In this study,we selected 10 driving factors of land use changes,including elevation,slope,aspect,GDP,population,temperature,precipitation,river distance,urban distance,and coastline distance,to construct the CA-Markov model parameters and acquired the land use spatial data for 1975,1980,1985,1990,and 1995 by simulation based on the land use status map for 2010.On this basis,we used the InVEST model to reconstruct the spatial pattern of habitat quality in the study area and conducted classification division and statistical analysis on the computed habitat degradation degree index and the habitat quality index.(1)The results showed that from 1975 to 2010,the habitat degradation degree gradually increased,and the habitat degradation grade spatially presented a layered progressive distribution.Habitat quality presented a constantly decreasing trend.The high-value zones were mainly distributed in the mountainous areas,while the low-value zones were mostly located in built-up areas.During the period of 1975-2010,low-value zones gradually expanded to their surrounding high-value zones,and the high-value zones of habitat quality tended to be fragmented.(2)The spatial-temporal variation characteristics of habitat quality from 1975 to 2010 showed that the regions with low habitat quality were difficult to be restored and mostly maintained their original state;the regions with poor habitat quality,which accounted for 6.40%of the total study area,continued to deteriorate,mainly around built-up areas;the regions with good and superior habitat quality,which accounted for 5.68%of the total study area,were easily converted to regions with bad or poor habitat quality,thus leading to the fragmentation of the regional habitat.(3)From 1975 to 2010,land use changes in the study area were significant and had a huge influence on habitat quality;the habitat quality in the study area decreased consistently,and the area of the regions with bad and poor habitat quality accounted for more than 60%of the total study area.Construction land was the largest factor threatening habitat quality.     

中国山区乡村聚落空间重构研究进展与展望

中国山区面积大、经济社会发展水平低,促进山区可持续发展,是事关中国现代化进程的关键所在。山区乡村聚落作为山区人地关系地域系统的核心空间单元,是中国乡村地理学的研究重点和热点。论文基于文献回溯和归纳总结的方法,在对中国山区发展概况、乡村聚落空间分布影响因素、演变特征与驱动机制进行系统分析的基础上,明晰了山区乡村聚落空间重构概念内涵、重构思路和方法,总结了中国山区乡村聚落空间重构典型模式与调控策略;认为乡村聚落空间重构存在着主体多重、目标多元、模式多样等典型特征,是一个动态的、复杂的空间优化重组过程。新时代中国山区乡村聚落空间重构应加强以下5个方面的研究：① 山区乡村振兴背景下乡村聚落空间重构作用机理与模式;② 土地利用转型对山区乡村聚落空间重构作用机制;③ 农村宅基地制度改革对山区乡村聚落空间重构影响;④ 新兴业态发展与山区乡村聚落空间重构交互作用关系;⑤ 大数据时代山区乡村聚落空间重构研究方法革新。通过对山区乡村聚落空间重构时代背景、经济社会驱动因素与作用机理、研究方法等方面的实证分析,进一步丰富和完善山区乡村聚落空间重构理论,以期促进中国山区可持续发展和助推现代化实现进程。     

论乡村聚落转型

在人类聚居学、人地关系地域系统和土地利用转型等理论基础上,从物质-社会空间耦合的视角阐释乡村聚落转型的概念内涵及其表征要素,揭示不同历史阶段乡村聚落空间从同质同构转向异质异构的基本特征,剖析外缘拉力、内生推力和系统突变力综合作用下的乡村聚落转型驱动机制,设计乡村振兴目标导向下乡村聚落转型分区、分类、分模式的路径体系。研究认为,乡村聚落转型应该调节物质空间和社会空间的协同演进,着力提升乡村聚落的内生动力和应对外界干扰抵御、适应和转型的能力,分类、有序的推进乡村聚落多元化发展并驱动乡村振兴。     

1700—1978年云南山地掌鸠河流域耕地时空演变的网格化重建

基于多源数据资料重建小尺度区域历史时期土地利用/覆盖变化,对深入理解土地利用变化的驱动力机制及其环境和气候效应具有重要意义。本文利用从流域尺度聚落格局演变重建到聚落尺度耕地数量和空间分布重建,再到流域尺度耕地格局重建的思路,以云南山地典型的中小流域为研究区,以历史文献资料、田野考察资料、历史地理学研究成果、档案资料、现代统计资料、地理基础数据为支撑,综合考虑区域自然因素（坡度、海拔高度）、人文因素（人口、政策、农业技术、耕地与居民点距离）,设计了历史时期山地小尺度区域耕地网格化重建模型,重建了1700—1978年具有明确时间和空间属性的网格化耕地格局。结果表明：① 掌鸠河流域的耕地面积近300 a增长6.3倍,垦殖率从1700年的2.1%上升到1978年的15.6%。② 不同地形区的耕地面积差异较为显著,其中山区和半山区的耕地面积最大,且增长速度最快;平坝区和中下游河谷区的耕地面积增长相对平缓,是自然环境、人口、政策和农业技术等因素综合作用的结果。③ 通过总耕地面积和人均耕地面积等对结果进行验证,证明了重建结果的合理性。本文设计的网格化重建模型可以为模拟具有明确时间和空间属性的小尺度区域历史耕地网格化数据集提供参考。     

基于深度学习的高分四号卫星图像超分辨率重建

针对高分四号卫星图像中波红外谱段空间分辨率远低于相应的可见光近红外谱段,提出一种基于深度学习的高分四号卫星图像中波红外谱段超分辨率重建方法。首先,设计卷积回归网络进行初步重建,利用8倍下采样的可见光近红外谱段和原始中波红外谱段训练回归网络。然后,设计卷积重建网络进行进一步重建,利用低分辨率初步重建结果和原始中波红外谱段训练重建网络。最后,将原始可见光近红外谱段依次输入到训练好的回归网络和重建网络,得到最终的中波红外谱段超分辨率重建结果。以湖北和江西部分地区真实数据进行试验,结果表明该方法能有效提高中波红外谱段空间分辨率,与其他方法对比均方根误差至少下降了7.54,且目视效果更清晰自然,有利于扩展高分四号卫星的应用范围。     

基于Kriging算法实现等高线制式转换

地图上等高线的等高距主要有英美制（英尺、码）和公制（米）两种制式,不同制式间的等高线转换,其实质是等高线重构。克里金（Kriging）算法是对空间分布的离散数据进行无偏、线性最优内插估计的一种较理想的插值方法。论述了Kriging算法的基本原理,并以VB＋Surfer为二次开发环境,实现了等高线制式由码至米的转换,分析了该方法应用的主要特点。     

遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述

遥感时间序列数据(MODIS,NOAA/AVHRR,SPOT/VEGETATION等)在植被生长监测、物候信息提取、土地利用类型监测等诸多领域得到了广泛应用,是生产研究的重要数据源之一.由于传感器、云层大气等影响,遥感时间序列数据存在着严重的噪声,应用前必须进行序列滤波重建工作.综述现有各类滤波重建方法,对研究中广为采用的3类主要方法(基于最小二乘的非对称高斯函数拟合、SavitZky-Golay滤波、基于离散傅里叶的系列分析方法)集中阐述其理论基础、应用步骤和优缺点.总结当前遥感时间序列滤波重建方法需要进一步改进之处.     

基于挂钩政策下的山东省农村建设用地整理潜力及重点区域

在分析山东省农村建设用地现状基础上,提出全省农村建设用地整理潜力;采用人均定额指标法,预测城镇工矿用地需求量;结合新一轮土地利用总体规划中城乡建设用地控制指标,提出全省可用于挂钩的农村建设用地整理潜力;采用双因素分级法,提出城乡建设用地增减挂钩的重点区域。