面向地理信息大数据的时空事件关系可视化分析框架

不同类型的地理信息大数据蕴含了丰富的时空关系,反映个体或者群体时空事件之间的变化模式,在资源、环境、交通等领域的智慧应用中起到关键性作用。然而,地理信息大数据拥有的多尺度和多语义特性,在挖掘地理信息大数据的时空关系时会存在许多困难。如何有效地构建多尺度多语义时空关系,并直观地表达这些时空关系是一个重大挑战。本文设计了一种时空事件关系可视化分析框架,通过定义事件间时空关系的描述,设计了一种多视图协同的可视化分析方法,结合时空关系的可视化协同交互,实现地理信息大数据时空事件可视分析。基于时空轨迹数据,通过试验说明该方法可以探寻时空事件及背景间的时空关系,实现时空事件的交互可视分析。     

特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建

针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构.具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构.试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图.     

基于GIS与模糊层次分析法的景观视觉资源综合评价

景观视觉评价是评判景观视觉资源价值的重要方式。本研究从景观视觉的综合定量评价角度出发,设计基于基本视觉元素与景观视觉敏感度的综合评价指标体系,提出一种基于GIS空间分析与模糊层次分析法的景观视觉综合评价方法,利用综合视觉指数分别从整体视角和单因子视角客观揭示景观视觉资源的分布特征及其影响因素。以泰山风景区为研究区的实验结果显示：单因子视角中,玉皇顶、天烛峰、碧霞祠等景点分别在视域范围、相对坡度敏感度、相对距离敏感度等侧面具有最高的评分。综合视角下,景观视觉指数最高的景点为玉皇顶（0.819）,最低的景点为桃花峪（0.180）。通过与基于用户打分的景点评价结果的对比,验证了本方法的可靠性与先进性,为定量化描述与评价景观视觉资源提供了一种新的研究思路和研究方法,也为景区综合发展规划及景点的开发保护提供了客观的参考依据和决策支持。     

基于Google Earth遥感影像的城市建筑物高度反演

基于光学遥感影像中建筑物的阴影分布,推导了建筑物高度与阴影分布的关系函数,在此基础上构建了建筑物高度反演方法,并在北京市典型区进行了实例研究。结果表明：利用建筑物在夏季的阴影全长或在冬季可视部分的阴影长提取高度,分别有90.9%和84.8%的建筑物高度误差控制在实测值的5%以内;在提取居民区或高层建筑物的高度时应尽量采用夏季的遥感影像,减少阴影遮挡的情况;低矮建筑物的高度提取,宜采用阴影更为显著的冬季影像可视阴影部分进行反演计算;在缺乏卫星轨道等影像参数时,利用典型已知建筑的高度反推出相关参数,并推求同景影像中其他建筑物高度的方法是可行的,为利用城市代表性建筑物推求建筑群高度提供了可能。     

流场动态地图符号视觉变量分析与应用

随着大数据的发展以及数据观测技术的进步,以动态地图和动态符号的方式进行流场可视化表达具有广泛的应用前景。针对目前流场动态地图符号表达机制研究不足的问题,本文采用粒子系统方法构建了流场动态地图符号表达模型,基于流场的特点,研究了视觉变量的选取对于流场动态表达效果的影响。然后,以海洋流场数据的可视化实现为例进行验证,结果表明可视化效果良好,可以为矢量场动态符号的应用提供参考。     

水下视觉SLAM相机成像畸变纠正研究

针对水下视觉SLAM相机成像畸变问题,分析了水下机器人相机成像畸变原因,构建了纠正模型计算畸变系数以获取正确的像素坐标,实验证明在空气和水两种不同介质中,相机内参和畸变系数均有较大差异,而在不同水体中,仅畸变系数存在变化。表明在进行水下SLAM时,采用当前实验水体标定参数可以获取更好的定位和地图构建结果。     

2008年以来地图学眼动与视觉认知研究新进展

地图是人类日常生活中不可或缺的工具。地图认知作为研究人对地图的感知、学习、记忆、推理和决策的科学,一直以来是地图学基础理论的重要内容。作为地图认知研究的核心,近年来地图视觉认知在相关学科（如心理学、认知科学和计算机视觉）和新的研究手段（如眼动跟踪、脑电和核磁）的促进下取得了一系列新的研究成果。尤其是眼动跟踪方法作为地图视觉认知研究的重要手段之一,越来越受到研究者的关注,为地图视觉认知研究的定量化、实用化提供了有力支撑。本文系统地梳理了2008年以来眼动跟踪方法在地图视觉认知研究中取得的新进展,并将其归纳为6个发展趋势,分别包括：① 刺激材料：从静态地图到动态交互地图;② 研究范围：从地图认知到地图空间认知;③ 实验环境：从实验室环境到真实环境;④ 地图维度：从二维地图到三维地图;⑤ 个体差异：从单一维度到多维度;⑥ 研究目的：从规律探究到实践应用。本文最后总结了未来研究面临的挑战、难点和可能的解决方法,期望能在地图视觉认知研究中起到抛砖引玉的作用。     

网络三维技术下的时空可视化分析

随着数据获取技术的快速发展,海量时空数据的来源越来越广。然而受限于数据的认知能力,人们无法高效地从海量时空数据中获取有用信息。利用人的视觉带宽,进行数据可视化分析,可以大大增强对数据的认知能力,提高数据分析效率,从而更快地对时空进行感知,制定决策。时空立方体作为一种三维的时空数据可视化方法,可以直观地展示时空数据的动态特质、周期性规律以及分布状况,对于辅助决策具有重要意义。本文利用WebGL技术,实现了Web端时空立方体的快速生成;并基于中国铁路运输开展实验,对全国铁路运输时空数据进行可视化分析,验证了网络时空可视化分析的实用性。     

Orbital elements of five close visual binary stars

Revised orbital elements of the visual binary stars STT 2, STT 4, BU 1015, STT 6 and BU 395 are given. Dynamical parallaxes and total masses of the systems have been calculated.     

基于直接成像法的多星系统观测

系外行星直接成像探测能够获取系外行星更全面的物理信息,是未来搜寻系外生命的关键技术之一.针对近期地基望远镜高对比度成像观测数据,对新发现的多星候选体进行系统展示.前期,结合地基系外行星高对比度成像设备观测能力,从已发表文献整理的Gaia星表恒星数据中筛选,得到约1000个观测目标.这些目标分布于不同的年轻星团中.近期,使用Palomar天文台Hale望远镜对上述观测目标中的42个目标在K波段开展了高对比度成像观测.这些目标恒星在可见光波段为7.5-14.2019年经过两轮观测,发现了6个多星系统候选体,这些目标在Gaia Data Release 2星表和Gaia early Data Release 3星表中难以确认是单星还是多星系统.