基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。     

基于遥感分类的植被覆盖度提取

阐述了基于遥感分类进行植被覆盖度提取的方法,分析了直接利用关系模型提取植被覆盖度的缺点,遥感分类可获得不同类型地物,此后关系模型分别提取,解决了直接利用关系模型提取中存在的缺点.     

Synergetic efficiency of Lidar and WorldView-2 for 3D urban cartography in Northeast Mexico

Three-dimensional urban cartography is needed for city changes’ assessment. The variety of studies using 3D calculations of urban elements grows each year. Building and vegetation volumes are necessary to assess and understand spatio-temporal urban changeable environments. However, there are technical questions as to which method can improve 3D urban cartographic accuracy. The innovative part of this current study is the creation of a six-band hybrid obtained from LIDAR and WorldView2 synergy. Two different enhancement algorithms demonstrated the most important spectral features for the urban development and vegetation classes. Results indicated an improvement in accuracy by up to 21.3%, according to the Kappa coefficient. Both infra-red band and intensity band were the most significant, according to the principal components analysis. The synergy delimited classes and polygons, as well as the direct display of information regarding heights of elements and improving the extraction of roads, buildings and vegetation classes.     

Geospatial data mining for digital raster mapping

We performed an in-depth literature survey to identify the most popular data mining approaches that have been applied for raster mapping of ecological parameters through the use of Geographic Information Systems (GIS) and remotely sensed data. Popular data mining approaches included decision trees or “data mining” trees which consist of regression and classification trees, random forests, neural networks, and support vector machines. The advantages of each data mining approach as well as approaches to avoid overfitting are subsequently discussed. We also provide suggestions and examples for the mapping of problematic variables or classes, future or historical projections, and avoidance of model bias. Finally, we address the separate issues of parallel processing, error mapping, and incorporation of “no data” values into modeling processes. Given the improved availability of digital spatial products and remote sensing products, data mining approaches combined with parallel processing potentials should greatly improve the quality and extent of ecological datasets.     

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨

结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。     

机载LiDAR技术支持下的荒漠地区1:10 000地形图测绘与研究——以内蒙古阿拉善地区为例

尝试应用机载LiDAR技术测绘1：10 000比例尺地形图3D（DLG、DEM、DOM）产品,给出了机载LiDAR测绘3D产品的技术流程,并选择荒漠地区作为试验区,验证了此种技术方法在荒漠地区测绘3D产品的可行性,分析了成果精度。试验证明,该方法可以满足荒漠区域的1：10 000比例尺3D基础数据生产要求,且具有外业工作量小、自动化程度高、成图快、高程精度高、受外界环境影响小等优点,同时也总结了该方法中有待完善之处。该方法为荒漠地区3D基础测绘数据获取提供了有益借鉴。     

村镇规划国土GIS数据的组织方法研究

村镇规划国土GIS数据是村镇规划国土信息系统的数据基础,因为其涉及规划、国土、建设等多个行业,数据来源多样、结构复杂,因此不能简单地照搬城市领域的相关建设经验,而需对其数据组织方法进行深入的研究。本文首先分析了村镇规划国土GIS数据的特点,然后从数据分类编码、数据集成、异构数据融合和数据的专题化管理等几个方面对其进行了探讨研究。其对我国新农村建设中村镇信息的规范化组织有一定的借鉴作用。     

极化SAR影像分类方法研究

采用不同的分类方法对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分类,讨论了各分类方法存在的问题,通过比较得出基于复Wishart分布的最大似然监督分类的效果较好。     

地理空间信息数据分类与编码方案

为了实现跨部门、分布式、多源、多专业、多时相、多类型、海量异构地理空间信息数据的一体化组织和管理,根据我国资源环境与基础地理空间信息资源的特点及其应用的需求,参考各部门多年来在地理信息领域积累的分类及编码研究成果及标准,采用线分类的方法,设计了地理要素类的分类体系,并提出了一套基于要素类的统一的地理空间信息数据的编码方案。该方案具有一定的实用性,兼容性,稳定性、系统性和完整性,为我国地理信息的共享提供了支持。