基于AutoCAD土地使用权数据库建设的研究与实现

针对目前集体土地使用权数据库建设工作的主要生产环节,包括图形数据检查、属性数据录入、SHP格式导出等工序,基于AutoCAD平台,采用C++语言进行二次开发,解决传统GIS环境下才能完成的数据建库工作,实现对DWG图形数据的检查转换,使用权宗地、界址点、界址线等要素属性值的自动提取、批量赋值和修改等功能,最终导出符合数据库要求的"苍穹标准SHP文件"。方便内业生产,提高了工作效率。     

基于卷积神经网络的建筑物精细化提取

现有图像分割方法往往受图像模糊和噪声的影响,提取的轮廓不准确。为了提取建筑物的精确轮廓,提出了一种基于卷积神经网络的集成方法,包括建筑物定位、形状判断、形状匹配等步骤。实验证明,无论是对DSM图像还是多光谱影像,该方法都能获得精确的建筑物轮廓。     

基于DEM的6种坡度提取算法的比较分析——以山东省青岛市为例

坡度是描述地形特征信息的一个重要指标,对于制订土地利用规划和防御地质灾害具有重要意义。本文基于山东省青岛市的ASTER GDEM数据,利用MATLAB进行矩阵运算,采用6种坡度提取算法分别获取坡度矩阵、最大值和中误差等统计指标,对比分析6种算法的提取精度。结果表明:简单差分算法出现极端和偏差情况的概率较高,可信度不高;三阶不带权差分和三阶反距离平方权差分算法比较稳定,偏差较小且精度较高,对沿海地区坡度提取具有借鉴意义。     

基于数学形态学的高分辨率航空影像轮廓提取方法

以Visual C++为依托平台,对高分辨率影像进行加载显示,以数学形态学为理论基础,对影像进行直方图绘制、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作,最终实现轮廓的提取。     

碳酸盐岩铸体薄片面孔自动提取研究

岩石孔隙是储层储集油气的重要场所,通过铸体薄片进行岩石孔隙结构分析对储层质量评价具有重要意义。碳酸盐岩孔隙结构较为复杂,铸体薄片图像中存在大量噪声和干扰因素,致使常规方法面孔提取效果不佳,因此本文引入一种多阈值铸体薄片面孔自动提取方法（ctsPore方法）进行孔隙区域提取和面孔率估计,方法综合利用HSV色彩空间中不同参数提取孔隙区域。本文针对碳酸盐岩储层的特点确定了一套ctsPore阈值参数,以解决溶蚀孔与噪声易混淆的问题。实验以伊拉克A油田中新统 Asmari组A段碳酸盐储层为例对所使用算法进行了效果检验。算法精度和效率分析实验表明,基于ctsPore方法的碳酸盐岩铸体薄片面孔提取误差小于0.24%。全井段铸体薄片分析结果表明,A段储层面孔率范围主要分布在6%~8%,储层较为致密,从上到下A1~A3小层的储层平均面孔率分别为6. 9%、11.7%、5.4%,与储层物性、沉积微相和岩性等纵向分布规律较为吻合。     

海岸水边线提取方法在GF-2卫星影像中的适应性研究

准确提取海岸水边线是海岸线变迁研究中必不可少的基本工作。本文以海南省陵水黎族自治县2016年的GF-2影像为数据源,在大气校正和正射校正等预处理的基础上,结合数学形态学处理等方法,采用NDWI (Normalized Difference Water Index)阈值法、ISOADTA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm)、SVM (Support Vector Machine)和面向对象法（Object-Oriented Classification,OOC）等4种不同方法来对海岸水边线进行提取,并对其提取结果进行定性和定量评估,进而分析比较了这4种方法在提取人工海岸、砂质海岸和基岩海岸等3种不同海岸类型的水边线时的提取效果和提取精度。结果表明,SVM方法在3种海岸水边线上的总体提取效果最好,总体提取精度最高。     

遥感影像分析在新增建设用地督察中的应用

以卫星影像大数据和时空数据挖掘技术为基础,采用深度学习框架支撑,构建了面向新增建设用地遥感监测应用需求的深度学习训练平台,可智能发现自然资源督察线索,全面提高自然资源督察问题的发现能力.该技术可广泛服务于大范围、高频次的督察工作,为督察工作提供更及时客观全面的信息基础和保障.     

基于LiDAR数据的DEM和矢量自动提取探讨

近年来LiDAR技术发展迅速,应用潜力巨大.基于TerraSolid软件环境,简要介绍了LiDAR数据的分类,在此基础上,重点讨论了LiDAR数据的DEM和矢量自动提取的相关问题.由LiDAR数据生成的DEM精度较高.但矢量自动提取还未到实用阶段.     

基于多源数据(资料)的地理空间信息半自动提取及更新

在列举了各种多源数据（资料）的基础之上,介绍了多源数据（资料）所需进行的预处理及其在地理空间信息提取及更新中的具体应用。针对不同来源的数据（资料）探讨了可采用的半自动提取及更新技术,以此提高地理空间信息提取的效率及质量。     

船只衰落尾迹的小波多尺度广义分形特征分析

船只衰落尾迹遥感图像是弱反差纹理图像,检测强尾迹的方法不具有适用性.基于区域特征统计比较的思想,构建了一种会聚衰落尾迹异常的小波多尺度广义分形特征提取方法.该方法由小波多尺度分解、细节图像融合、多尺度基本特征计算、多尺度分形特征计算和广义分形特征计算等5步骤组成.仿真实验表明,该特征能完整表达尾迹并体现强弱差别,是一种有效的船只衰落尾迹检测技术,具有广泛的应用前景.