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Exploring the relationship between street centrality and land use in Stockholm

This paper examines the relationship between different street centralities and land-use types in Stockholm. Major centrality measures of closeness, betweenness, and straightness are calculated at both global and local levels in both the primary and dual representations of the urban street network. Adaptive kernel density estimation is adopted to transform all unevenly distributed datasets to one continuous raster framework for further analysis. After computing statistical and spatial distribution of each centrality and land-use density map, we find that the density of each street centrality is highly correlated with one type of land use. Results imply that various centralities representing street properties from different aspects can capture the land development patterns of different land-use types by reflecting human activities, and are consequently important indicators to describe urban structure.     

形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用

以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,一个用来稀疏表示地震数据的线状变化部分。采用BCR算法求解目标函数,通过将数据分解为形态特征不同的2个分量,舍弃在字典中不能有效稀疏表示的随机噪声来达到去噪目的。作为一种二维去噪方法,MCA去噪方法在时间和空间方向上都具有很强的随机噪声抑制能力;由于UWT字典和Curvelet字典能够比传统的小波变换有更强的稀疏表示能力,MCA去噪方法对有效信息的损害较小,是一种保真保幅的去噪方法。模型测试和实际资料处理验证了该方法的有效性。     

交通要素启发式多尺度表达技术方法探讨

针对当前地图的单一尺度可视化与用户所需地图的多尺度表达之间的矛盾,利用多尺度制图技术,探讨基于用户制图需求的交通要素启发式多尺度表达的技术方法.通过对用户的制图需求信息进行启发式识别,提取出相应参数对不同尺度下各要素进行取舍和简化,最终实现交通要素的多尺度表达.实践表明,文中方法可以改善电子地图表达尺度单一的缺陷,满足用户对多尺度地图的制图需求.     

光谱与空间维双重稀疏表达的高光谱影像分类

高光谱遥感影像的稀疏分类是当前遥感信息处理的研究热点。本文提出一种光谱与空间双重稀疏表达的高光谱遥感影像分类方法（WSSRC）。首先利用小波字典对光谱维进行稀疏表示,将光谱维稀疏分类转化到小波域稀疏分类;其次,考虑空间邻域地物光谱的统一性和差异性,对邻域内像元分别进行稀疏编码,并对编码进行累加聚合;然后,利用聚合后的稀疏编码构造线性分类器对高光谱影像进行分类;最后,通过2幅标准的高光谱影像数据验证了本文所提出的方法。实验结果表明,该方法能有效地提高影像的分类精度。     

基于单元复形的数字图像多级别层次表达

基于复形理论定义了数字图像空间的拓扑元素及其性质,在此基础上提出一套完备的保持拓扑等价性的层次表达数字图像的数学模型体系框架,并验证了层次表达结构中的Jordan曲线定理.同时,基于单元复形扩展模型,对SPOT影像实施了渐进式离散分割,有效地利用影像蕴含的空间信息,获得了比最大似然分类法更优的分割结果.     

时频误差分析法在地震信号分析中的应用

时频误差分析法与常规的误差分析法相比,既能反映地震信号的振幅误差,也能区分其相位误差.通过连续小波变换的时频误差分析法,分析了平面地震波在复杂构造中含随机介质及其对应构造的各向同性介质模型中的共炮点合成地震记录的时频振幅误差和时频相位误差.研究结果表明,随机介质的振幅比各向同性介质的振幅衰减大,且随机介质的频率也较各向同性介质的频率为宽.     

基于判别式字典的正则化稀疏表示人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、表情变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Fisher判别准则的正则化稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor幅值图像,提取其统一化的局部二进制直方图,然后利用Fisher判别准则学习得到新的字典,最后通过正则化的稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库的数据进行实验的结果表明,与SRC、FDDL、RSC识别算法相比,本文算法在非约束性条件下具有最佳的识别率.     

基于密度模型稀疏表征的重力反演方法

重力反演是恢复地下密度空间分布的有效工具,而选择合理的密度模型约束方法是提升重力反演分辨率和可靠性的关键.常规约束方法大多是从剖分网格空间中的密度模型出发,通过调整光滑或稀疏约束权重来匹配反演目标,但当地质体类型多样、异常分离不准确及网格剖分方案不合理时,模型约束的合理性与灵活性难以得到有效保证.为此,本文提出了一种基...     

基于信息熵的雨量站网优化研究

基于信息熵理论,研究金沙江下游流域站点信息熵对降雨信息量和时空变异性特征的反映程度,发现信息熵能够在降雨量级和时空分布上充分表达降雨信息,确定了熵理论运用于本流域雨量站网规划的合理性;采用与组内互信息量最小为原则对三个实验流域站点进行重要性排序,以组内站点信息量和与组外互信息量总和最大为目标函数进行末位淘汰优选站网,结...