PATHCLUST在聚落遗址空间模式研究中的应用

本文主要讨论PATHCLUST算法的原理和方法,给出了聚类分析选择最优算法应注意的问题;以郑州地区仰韶文化聚落遗址空间模式研究为例,讨论了PATHCLUST算法在聚落遗址空间模式研究中的应用。结果表明,此算法可有效揭示聚落遗址的空间分布结构规律。     

基于SuperMap GIS的道路网络特征分析

道路网络特征分析是进行交通网络分析的基础,本文基于SuperMap GIS分析了道路网络特征,其中包括网络统计特征、网络中心性等网络特征,并以北京市道路网络数据为例进行了实验分析,实验结果表明SuperMapGIS是研究道路网络特征分析的重要计算平台。     

经验模态分解与神经网络的GPS可降水量预测

本文将经验模态分解与神经网络相结合的方法应用于GPS可降水量预测。对GPS可降水量进行经验模态分解,在分解过程中采用径向基神经网络处理端点问题,针对经验模态分解得到的每个分量分别运用径向基神经网络进行预测,并重构出最后的预测结果。重构结果与直接运用神经网络进行预测的GPS可降水量、实测GPS可降水量进行比较,结果表明,相对于直接预测,经验模态分解与神经网络结合的方法具有更高的预测精度。     

GNSS在线数据处理系统在工程控制网中的应用与分析

介绍目前几个主要的GNSS在线数据处理系统,着重利用其中5个GNSS在线数据处理系统对某工程控制网的观测数据进行多个方案的处理;对处理结果进行对比分析,检验其内符合精度;再利用框架和历元转换理论和方法,将多个系统处理获得的不同ITRF框架下2011即时历元的观测点坐标转换归算到CGCS2000坐标下进行对比,结果表明:GNSS在线数据处理系统完全能够满足工程控制网的数据处理、精度要求以及成果提交等需求。     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

一种GIS空间知识分析的影像纹理尺度提取算法

本文提出了一种基于GIS领域空间知识的影像纹理尺度提取方法:该方法分析了GIS领域知识辅助下人类对纹理特征的认知过程,对4个步骤的具体实现算法进行探讨;并选取海南省昌江县作为研究区域,实验证明了本方法的有效性,且与传统的枚举法相比,在性能相近的情况下其效率显著提高,更适合于大数据量遥感影像分类运算。     

基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。     

利用ETM+影像自动提取河流冲积扇的方法

本文在分析冲积扇与其他地物光谱特征差异的基础上,针对Landsat ETM+影像中红光波段与近红外波段的比值能够增大冲积扇与其他地物间差异的特征及地形阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于比值运算、差值运算,构建了冲积扇指数;并利用该模型阈值自动选取算法将冲积扇信息从其他地物及阴影中分离出来,然后根据数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充。经过实验表明,该方法能够高效自动地提取华南山区的冲积扇信息。     

基于层次任务网络规划的分布式协同地理建模任务分解方法研究

为了有效地实现分布式协同地理建模中的合作规划和资源共享,通过分析分布式协同地理建模中任务分解过程,探讨地理建模任务的功能结构、计算复杂性、组织多方性和时空尺度等分解依据,采用层次任务网络(HTN)规划形式化表达地理建模任务,设计了基于顺序任务分解(OTD)的地理建模任务的递归分解算法,模拟领域专家寻求合作规划地理建模任务的思考方式。以分布式流域水文模型SWAT作为试验案例,开发并实现了地理建模任务HTN规划器,为分布式协同地理建模环境中的任务分解方法提供了新的思路。