基于有限信息的地名地址匹配引擎研究与实现

地名地址匹配引擎是连接地理信息与其他数据的桥梁,在智慧城市建设中发挥着至关重要的作用,但已有的地名地址数据库已经无法与当前城乡建设快速发展的实际情况相适应.为解决地名地址信息变化快、数量多但地名地址信息采集更新滞后的问题,本文基于有限地名地址信息,设计了以层级地址模型为基础的地名地址匹配算法,优先针对已有的标准地址进行精准匹配,对地名地址库中缺失的地址或非标准地址参照已有标准地址进行插值计算,实现了基于有限信息的地名地址匹配,提升了数据匹配精度,为智慧城市时空大数据平台提供了高效可靠的地名地址引擎解决方案.     

基于介数中心性的交通拥堵指数计算

本文以北京城市交通为例,选取北京城市路网数据,计算城市路网介数中心性,以反映城市各道路路段的通达情况;并利用北京出租车GPS定点数据,计算实际的交通轨迹。传统的路网介数中心性主要依据各路段最短路径的比重评价理论上的道路通达性,而本文以网络介数中心性为基础,提出动态介数的方法,从城市各路段交通量比重的角度评价各道路实际拥堵情况。利用两个介数的对比能够全面客观地反映交通拥堵状况,提高交通拥堵指数的参考价值,并为城市建设规划决策及道路改建等方案提供依据,有利于缓解城市道路交通拥堵现状。     

利用TLS技术与伪单点监测模式进行滑坡变形测量

针对传统离散点监测模式不适用于TLS变形监测,以及现有基于TLS技术变形监测的一维性与仅适用于特定几何对象分析等不足,本文提出了一种基于TLS技术的伪单点变形监测模式,并基于该监测模式提出了一种以表面匹配技术为核心的变形计算新方法。通过构建广义高斯-马尔可夫模型匹配搜索估计伪单点对象的全三维变形参数,利用TLS多期点云的高密度性,实现了高精度提取全三维变形信息,尤其适用于滑坡等灾害监测领域。试验表明在扫描距离约240 m时,该方法可达到1 cm级的变形提取精度,对推动变形监测从点测绘向形测绘的转变具有一定的价值。     

高光谱红外传感器在轨光谱定标

高光谱红外传感器高精度在轨光谱定标是红外遥感定量反演及应用的重要前提。本文针对大气红外探测仪AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）的观测数据,分析传感器等效入瞳亮温与大气透过率光谱中的吸收线特征,基于NODD和包络线去除的光谱归一化处理,融合多种光谱匹配算法构建非线性代价函数,提出了一种无需地表实测数据支持的高光谱红外传感器光谱定标方法。与JPL官方定标结果相比,中心频率定标精度优于0.0154 cm^-1,中心频率及半峰全宽的偏移量分别在±0.02 cm^-1及±0.1 cm^-1以内,相对偏移量分别在0.2%—1.9%与0.5%—12.0%。最后,本文详细分析了大气上行辐射、下垫面类型及空间采样点数量对定标算法的影响。     

动态匹配追踪中利用连续相位求取瞬时频率

动态匹配追踪算法将信号的瞬时特征作为先验信息引入到信号分解中,缩小了时频原子库的搜索范围,提高了匹配追踪效率。但在利用瞬时相位获取瞬时频率信息时会得到无物理意义的负频率,不能直接应用于匹配追踪,已有文献并没有给出瞬时频率存在负异常时的解决方案。基于此,笔者通过研究主值相位与解缠相位之间的差异,提出了利用连续相位求取瞬时频率,并推导了连续相位的求取公式;然后通过实例分析,获得了反映三种不同相位数值变化的趋势图;最后通过对比三种相位求取的瞬时频率,证明由连续相位求取的瞬时频率不存在负异常,可直接应用于匹配追踪算法。     

基于DOM与DLG模型的建筑物顶部纹理重建

提出一种基于DOM快速分割及与DLG模型自动匹配的方式,通过利用区域生长算法及形态学中的开闭运算,以Python脚本语言为开发工具,实现了建筑物顶部纹理的快速重建。实验证明,这种方法简单、快速,适用于大范围场景中建筑物三维快速重建。     

基于WiFi探针数据的城市出行轨迹提取

为了更便捷地提取城市居民的出行轨迹,从而分析个体的日常空间行为,进而为城市管理的各项措施决策提供数据支撑,本文提出基于WiFi探针数据的城市出行轨迹提取方法,主要解决WiFi探针数据的路网匹配及丢失轨迹重构问题。首先,通过对终端MAC码和时间戳进行多列排序后提取出轨迹记录序列,利用信号强度RSSI值为每条记录提取坐落在路网上的候选点集。其次,设计基于局部评价的算法,对于每一个候选点,利用其前后相邻的几条记录提取的候选点集与其之间的时空关系,先后对其进行时间一致性评价和空间一致性评价,再结合以时间反比动态构建的权函数,得到最终评分;然后将每个候选点集中评分最高的点作为最佳匹配点,至此完成轨迹记录的路网匹配。最后,先采用基于深度优先的路径搜索算法搜索出丢失轨迹上下点之间的所有可行路径,再基于TOPSIS法决策出最优的重构路径。本文以东莞市市中心区域收集的WiFi探针数据为实验数据进行测试,平均每日可提取6万多条轨迹,与其中获取的GPS数据相比较验证了方法的可行性,为城市出行轨迹挖掘提供了新的解决方案。     

无人机影像密集匹配点云在违法占地和违法建筑监测中的应用

当前城市违法占地和违法建筑监测大多基于遥感影像开展,无法有效发现建筑物加建、加盖等情况,利用影像密集匹配点云提取建筑物三维变化是“两违”精准监测的有效途径。本文以贵港市“两违”监测工作为例,以无人机影像密集匹配点云为基础数据,通过构建深度神经网络模型自动提取建筑物点云,并检测不同时相建筑物点云的变化,经叠加审批、规划等自然资源管理数据,快速提取出疑似“两违”图斑并开展监测。     

抗视差的宽基线弱纹理影像自动拼接算法EI北大核心CSCD

针对目前带有视差突变的宽基线弱纹理影像拼接效果差及需要人工干预的问题,本文从影像匹配和影像配准两方面进行改进,提出了面向宽基线弱纹理影像的抗视差全自动拼接算法。首先,采用融合了影像视角几何纠正的局部特征变换模型,由粗到精地实现弱纹理特征的准密集对应;然后,基于匹配点和深度神经网络,泛化学习宽基线影像间的可靠透视变换,以获取全局配准视差,局部视差则通过薄板样条函数来精确拟合;接着,将影像拼接结果的多边形边界进行规则化处理,通过全卷积网络将其训练为规则化矩形,在有效剔除空白区域的同时,最大限度地保留影像拼接内容;最后,选取4组无人机和地面近景宽基线弱纹理立体像对进行测试,并将本文算法的影像匹配及配准各阶段结果分别与现有代表性算法结果进行对比。试验结果表明,本文算法在匹配点数目、匹配精度及影像拼接质量等方面具有显著优势,并能够在影像弱纹理区域及视差突变场景表现出较好的稳定性。     

中国人—野猪冲突时空特征及对生态系统“反服务”的启示

中国农村社会经济转型背景下,生态系统“反服务”现象频现,如何协同生态保护与社会经济发展面临巨大挑战。本文基于收集的733件典型人—野猪冲突（又称野猪“肇事”）事件资料,采用荟萃分析法研究了2000—2021年中国野猪“肇事”事件的时空分布、危害和驱动因素。在此期间,野猪“肇事”的数量、空间范围和危害程度均呈递增趋势,涉及省、市和区（县）数量分别由初期的18个、41个和67个增至近期的25个、147个和399个,相应增幅分别为39%、259%和496%。其中2005年以前野猪“肇事”集中在重庆市和湖北省中西部,之后向四周扩张,2015年以后集中在四川盆地、黄土高原、长江中下游以及长白山等丘陵山区,表现形式以破坏农作物、侵害家禽和致人伤亡为主,尤以对农作物的破坏并导致耕地撂荒最为普遍,并伴随致人伤亡事件的快速增加,约占“肇事”总数量的1/4(23.66%)。目前情况下,野猪“肇事”蔓延趋势和危害性是一种典型的生态系统“反服务”现象,这种现象的加剧是生态恢复、禁猎政策、农地与生态用地界线不清、野猪生存力强且缺少天敌等因素的综合作用结果,对撂荒地利用、农户生计改善以及区域生态安全维持已构成明显...