城市复杂道路网的Stroke生成方法

传统连接stroke的方法在处理表达较为详细的城市道路网数据时,会产生双行道分离和环岛处截断等错误.为能够在城市复杂道路网中正确生成stroke,针对道路网中的双行道和道路交叉口模式提出一种新的stroke生成方法.该方法采用道路街区几何形态分析、基于连通关系的层次聚类等算法自动识别出道路网中的双行道和道路交叉口模式,并使用穷举stroke配对组合算法连接截断的stroke,从而保证stroke的连续性.以武汉市NAVIN-FOTM导航电子地图数据为例验证该方法的实用性,生成的stroke符合stroke感知归组原则中平滑连贯的要求.     

含芘氨基酸衍生物对水中Cd2+、Pb2+的高选择性识别研究

本文报道了一种新型含芘氨基酸衍生物-L-[4-（1-芘基）]丁酰基苯丙氨酸（缩写为PLT）,通过对PLT与离子结合前后其二聚体/单体荧光发射峰强度比的检测表明该衍生物对水中的重金属离子Cd^2＋和Pb^2＋表现出了极强的识别性能,而对水中所存在的其它离子则具有完全不同的响应特性.     

冰川沉积物成因确定的一种新方法

冰川沉积物的成因鉴定一直存在争论,尤其是体现在讨论第四纪冰川沉积物的成因确定问题方面,传统地质学从冰川沉积物的沉积学和地貌学特征方面来讨论其成因受到了挑战,本文试图从沉积砾石中寻找与冰川成因直接相关的应用信息,进而提出用砾石的声发射应力测量法确定其冰川成因的新认识,首先对现代冰川砾石进行声发射应力测量,将此测量值丙与 石所受的实际铅直应力值比较,研究显示二者对应很好,说明冰川砾石是能够记忆上覆冰层所造成的应力,其次,无争议的第四纪冰川砾石亦具有对应的应力记录,最后讨论了有争议的庐山地区第本四冰川沉积,研     

Automatic Identification of Textcoded Measurement Targets

A method is presented which makes a valuable contribution to automation in close range metrology. Successful identification of textcoded measurement targets has three essential characteristics: (1) large and easily expandable code depth; (2) robustness with respect to radiometric and geometric influences; and (3) rejection capability in case of low identification quality. The proposed method of text recognition of target labels is based on experience which has been gradually accumulated in the context of automated document analysis at the DaimlerChrysler Research Center.     

一种基于种子点与连通性分析的快速水体边界提取方法

水体是遥感影像中重要的专题信息之一,水体边界的提取又是水体信息提取的一个重要内容。本文在综合国内外相关研究的基础上,提出了一种基于种子点与连通性分析的半自动水体信息提取方法。     

电视测井中的图象处理问题

电视测井采集到的原始视频图象经过几何空间变换,图像象素重采样,最终生成可供地质分析解释的井壁表面图象文件。此外,必须动态识别指北针的图像以确定井下探头的方位,并以识别的北方位为起点守成图象的几何空间变换。基于井场施工效率和井下探头的安全原因,探头井中以４ｃｍ／ｓ左右的速度下落,图像处理过程必须与探的落保持同步,因而还具有一定程度的实时性要求。     

基于动量自适应BP神经网络的鸢乌贼模式识别

近年来, 计算机模式识别技术因其识别结果准确、快速, 而不断被用于生物判别邻域。本文利用MATLAB软件实现动量自适应BP神经网络(back propagation neural networks)对西北印度洋、中东太平洋和南海3个海区的鸢乌贼角质颚及其胴长进行模式识别。研究结果显示, 训练成型的神经网络收敛误差仅为4.416×10^-2, 加入动量和自适应学习率的BP神经网络对鸢乌贼地理种群的识别率有显著提高。3个海区的正确识别率分别为100%、88.89%和94.12%, 总成功率为 93.24%, 说明角质颚外部形态和胴长可用于鸢乌贼地理种群的区分。而BP神经网络的其他学习算法, 如梯度下降法、单一动量法和单一自适应法的总识别率分为74.32%, 77.03%和87.84%。本研究的识别效果稳定, 对于大样本训练集的识别率也高达92.77%, 为头足类的种群判别提供了新的方法和思路。     

AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法

地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提...     

基于DEM小流域复杂网络的黄土高原地貌自动识别研究

地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%～100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些...     

城市用地功能精细化识别方法：时序动态图嵌入深度学习模型

多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据（Point of Interest, POI）基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。