煤矿地质成图中多边形快速生成算法

针对煤矿地质成图中左转算法生成多边形在复杂的二维图形条件下应用效率低的问题,该文提出了一种新的基于左转算法的多边形快速选取及自动生成算法,实现了2D图形环境中多边形的快速选取及自动生成。通过在进行多边形选取时的起始点,起始方向的选择和对悬挂点、线进行处理,解决了复杂图形下多边形选取及自动生成过程中存在的重复生成、效率低下和搜索回退问题。基于GeoMS3D实现该算法,实验结果表明:该算法逻辑简单、结构清晰,在实际的应用中表现出了较高的运算效率。     

结合引力场理论的道路自动选取方法

针对复杂网络模型被广泛应用于道路选取的研究中,少有方法顾及道路网对偶图中多级邻居节点的影响,导致对道路的重要性评价缺乏准确性和可靠性的问题。该文将道路网对偶图节点的结构特征值视作质量,将节点间的最短距离视作距离,结合引力场方程实现道路自动选取,较好地将道路网对偶图中多级邻居节点的影响纳入到道路重要性的计算中,从而实现对道路重要性的准确评估。通过对兰州市城关区的路网进行实验,结果表明本文方法所选取的路网较好地保持了原始道路网的整体结构、覆盖范围、密度分布、拓扑特征和连通性。     

模糊度固定与弧段长度对区域站定轨的影响分析

我国北斗卫星导航系统难以实现境外全球布站,采用区域站观测值是实现高精度定轨的主要手段。本文分析了整网模糊度固定、有效定轨弧段选择对提高区域定轨精度的作用。采用陆态网GPS观测数据进行区域精密定轨仿真验证,首先论证了不同测站分布下,整网模糊度固定对区域定轨精度的效果,结果表明:相同测站条件下,固定解定轨精度比浮点解精度提高30%以上;仅采用国内7个站的固定解三维定轨精度即达到20 cm左右,优于27站的浮点解精度。另外,从星座的构型与地面站分布的可视范围方面,分析了不同观测时长对定轨精度影响,实测数据论证表明:当中国区域站观测时间大于48 h,总能获取不小于24 h的区域有效定轨弧段,并且各卫星最佳的24 h观测弧段三维定轨精度均可达到0.3 m左右。     

基于CIRCLE特征变换的点群选取改进算法

本文在介绍了已有的“基于Circle特征变换的点群选取算法”(测绘科学2005年第3期)基础上,提出了一种改进算法。详细分析了已有算法在线化简过程中对聚类的过度依赖性和线化简过程中的逻辑不一致性等两个主要不足,对特征空间中的线化简等关键步骤进行了改进。最后就改进算法的结果与原先算法的结果进行了对比分析与评价。     

基于决策树的多光谱影像分类研究

采用了辅以纹理特征的决策树方法进行分类,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,提高了遥感影像的分类精度。     

浑江市幅区域化探异常遥感评价筛选研究

本文介绍了根据国家计委和地矿部的要求,应用遥感地质方法,即主要通过航卫片解译,结合本区已有地质矿产分布和物化探资料的综合分析,对吉林省浑江市幅区域化探异常进行遥感评价、筛选研究的概况。文中主要阐述了区内金、多金属矿成矿地质特征,论述了断裂构造和环状构造与金、多金属矿及化探异常的关系,简介了区域化探异常遥感评价筛选和野外验证结果以及圈定的若干找矿靶区的情况。     

WiFi指纹定位的一种新组合算法

探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。     

基于蚁群算法的道路选取模型研究

在制图综合中,道路选取是非常重要的内容之一,研究道路选取的智能化方法是非常必要的。文中在研究道路语义、几何特征、拓扑关系和结构特征的基础上,充分考虑居民点对道路选取过程的影响,建立道路选取的蚁群算法模型。通过实验证明该模型算法的可行性和有效性。     

影像分割的城市不透水面信息提取

针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。