多尺度地图面目标变化分类、描述及判别

基础地理空间数据的持续更新是制约地理信息服务的重要因素,而变化信息的获取是空间数据持续更新的基础。将不同时相多尺度地图面目标基本变化类型归纳为出现、消失、扩张、收缩、移动、旋转、分裂、合并和先分裂后合并等9种,并分别进行了形式化定义和描述。进而顾及制图综合操作产生的不同尺度地图中同名面目标表现的"伪变化",利用4交差拓扑关系模型区分真实变化和制图综合引起的几何差异。最后,采用1∶2 000和1∶10 000比例尺居民地地图数据进行实验验证,结果表明,所提的变化分类、描述及判别方法具有有效性和适用性。     

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。     

基于SMVF的高频雷达自适应多目标检测

针对高频雷达强海杂波和干扰环境下的多目标检测问题,结合S-method时频分布和Vitcrbi算法提出了一种多分量线性调频信号瞬时频率估计方法—SMVF法(S-method viterbi fitting),然后根据所提取的瞬时频率的直线拟合性能,提出了一种自适应多目标检测算法。实测数据的处理结果,表明了该算法在低信噪比时,与WDM法(wigncr distribution maxima) , WDV法( wigncr distribution vitcrbi)相比,估计精度提高约2000,验证了该算法的可行性和有效性。     

室内地图表示方法研究与实践

随着智能技术和室内定位技术的发展,位置服务已从室外拓展到室内,室内地图已成为室内位置服务的重要支撑工具。因此,室内地图采用何种表示方法,才能很好地引导人们快速进行室内导航和应用,是室内地图设计与制作中的热点和难点问题。此处在分析室内空间认知特点的基础上,重点研究了室内多楼层、单楼层、室内外切换条件下,室内地图表示方法的特点,并以北京首都国际机场作为示例,制作了室内地图样图,验证了表示方法的合理性。为今后设计制作科学实用的室内地图,提供重要的方法参考。     

低频多芯屏蔽线屏蔽特性测量方法初探

近场扫描技术和辐射发射测试技术分别应用于天线测试及电磁兼容测试领域。本文将这两项测试技术相结合,提出"辐射法"定性测量线缆与接插件的整体屏蔽优劣,并通过试验验证该方法的正确性。该技术可辅助设计师指导航天器内部线缆的布局。     

椭球坐标的多面函数法在区域地壳形变监测中的应用研究

利用多面函数法,在椭球坐标下建立求解GPS对地壳形变观测结果应变场的公式。利用交叉验证法,建立福建沿海地区的最优应变场求解模型。通过对以往研究结果的对比分析,认为基于椭球坐标的多面函数法解算区域地壳形变监测网的应变场方法,能更加精确地获取大范围内地壳形变的总体变化趋势,从而为区域地壳形变监测的特征及深部驱动机制研究提供参考。     

城市多尺度空间数据库的实现方法

针对城市空间数据的特点,制定研发一套地图综合规则库和综合算子库,并集成为城市地图综合缩编系统,利用该系统完成了广州市系列比例尺空间数据的综合缩编和建库工作,为城市空间数据库的建设拓展了新的技术路线。     

新一代探测地球重力场的卫星编队

探讨4类卫星编队构形(串联编队、钟摆编队、车轮编队、串联-钟摆编队)测定全球重力场的特点和能力。基于C-W(Clohessy-Wiltshire)方程分析各类编队卫星的相对运动状态,通过仿真试验,探讨各种卫星编队探测重力场的精度和分辨率。结果表明,与GRACE-type编队相比,包含多方向重力信号观测量的卫星编队能够为重力场解算提供更好的条件,对重力场解算精度提高可达9%~65%;径向观测量是重力场反演中的主要信息来源,其中南北径向的车轮编队最适合于高阶重力场的解算;另外,编队卫星间的沿轨方向观测量对扇谐系数反演能力最差,法向观测量对低次项系数的反演不敏感,径向和多方向观测量联合反演能得到接近各向同性的重力场系数。这可为新一代重力卫星任务的设计提供参考依据。     

空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室简介

<正>深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室是新组建的实验室,研究领域为时空数据挖掘、多传感器集成测绘新技术、海岸带测绘及海岸带遥感和应用,以及位置服务与智能交通等;研究思路是将空间信息智能感知的理论和方法应用于多源时空数据快速获取以及时空数据的分析、挖掘和可视化,并与地理信息服务相结合,应用于位置服     

利用多源领域知识迁移CA的城市建设用地模拟

目的 建立传统元胞自动机(CA)模型时,如果样本数量不足,模拟效果往往非常不理想。提出了多源领域知识迁移CA模型,利用多个已有的旧样本数据集来帮助建立新的CA模型,并选取广东省深圳市作为试验区验证了其有效性。试验结果表明,该模型在新样本数量不足的情况下能够明显改善模拟效果,并且有效减小产生负迁移现象的风险。