地理国情普查外业调绘核查系统设计与实现

外业调查与核查是地理国情普查重要任务之一。本文结合地理国情外业调绘工作,介绍了在移动设备中构建地理国情普查外业调绘核查系统的设计与实现,该系统可在外业调绘工作中发挥较大作用,提高外业调绘的工作效率,保证调绘数据的质量。     

一种纸质航海图水深注记表示的新方法

针对由多波束测深手段和由单波束测深及其他传统测深手段获得的水深数据长期并存这一实际,在分析现行的纸质航海图水深注记表示方法存在不足的基础上,提出一种基于字符颜色扩展的海图水深注记表示新方法,即以绿色水深注记表示由多波束测深手段获得的水深数据,黑色水深注记表示由单波束测深及其他传统测深手段获得的水深数据。初步分析表明,这是一种简单、易行的方法,可在纸质航海图上有效实现对两类不同来源、具有显著质量差别的水深数据的表示,能更好地满足航海人员通过纸质航海图上的水深注记直观、准确地认知、重建和利用海底地形信息的需要。     

基于特征分离机制的深度学习植被自动提取方法

随着遥感影像分辨率的提高,植被信息的高精度提取对于了解地表植被变化规律、评价生态区域具有重要意义。针对传统方法跨季节植被提取不完整问题,本文基于高分2号(GF-2)卫星数据,提出一种基于特征分离机制的深度学习语义分割网络植被提取方法。该网络在Densenet的基础增加可分离卷积和空间金字塔结合的特征分离机制来增大感受野,更有效利用植被的特征信息,提升了模型的精度。本文通过构建高精细跨季节植被样本库,使用本文所提方法,完成了遥感影像植被信息提取,并选取总体准确度、F1值和交并比作为评价指标,对不同的传统方法和深度学习方法进行精度对比与分析。实验结果表明,本文方法提取植被的效果较好,其中F1分数达到91.91%,总体准确度达到92.79%,交并比达到85.10%。对高分1号、高分6号和高景1号遥感影像进行植被提取通用性验证,结果表明本文方法具有一定的通用能力,可以从高分辨率遥感影像中准确地、自动地提取植被。本文研究成果可为城市生态环境评价和植被的应用研究提供数据参考。     

遥感图像数字表面模型建筑物点过滤方法研究

针对图像密集匹配生产的数字表面模型(DSM)进行点云滤波,算法对地形依赖大,参数设置复杂,精度不高,后续人工编辑修饰的工作量大、效率低的问题,该文设计了第一套针对DSM滤波、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)的航空图像建筑物数据集。针对航空图像建筑物尺度较大等特点,将膨胀卷积加入U-Net构成Dilated U-Net,并综合运用其进行建筑物语义分割,利用分割结果在相应图像密集匹配得到的DSM上滤除建筑物点,然后采用投票插值策略得到过滤掉建筑物点的DSM。实验证明:利用该文网络DU-Net将DSM中非地面建筑物点滤除,Ⅰ类误差在5.8%以内,Ⅱ类误差在2.4%以内,其可以在30 s内完成超过9000万个建筑点与非建筑物点位置的预测,效率高、成本低。DU-Net网络建筑物语义分割过程不受地形、高差的限制,对于其他非地面点的滤波具有一定的借鉴意义。     

多源数据多语义岩体结构面提取方法

实现岩体场景下复杂岩体结构面提取是边坡、隧道等岩体工程稳定分析的关键。本文针对岩体结构面纹理与形态等特征复杂且不规则造成提取困难的问题,首先通过构建TLS点云与数码影像的映射关系,融合二维像素特征、三维方位及形态特征建立多重语义区,提取具有相似地质属性的同质区单元,然后利用产状与粗糙度特征对其进行合并聚类,有效实现复杂多属性岩体结构面的准确提取。试验结果表明,本文方法提取的岩体结构面具有较好的完整性和较高的准确性。     

解决语义悖论的振荡周期函数模型--一种对语义悖论的可能解释

通过对悖论性命题的仔细分析，发现这些命题的真值会发生周期性的变化。因此，将振荡周期函数纳入语形学，以便从形式上揭示悖论性命题真假周期性过渡这种对立统一结构，再纳入动态蒙太格赋予振荡函数里的变元以意义，这样就从语形、语义、语用的角度构建了一种动态语义模型，从而达到消解语义悖论的目的。     

提高GIS中居民地要素层可视化效果的研究

GIS矢量数据中的居民地要素层可视化一直是GIS用户重点关心的问题.文中从居民地快速自动取舍、多级动态符号管理、注记显示完整性等方面对居民地可视化进行了研究,提出了"扩展虚拟浮动圆法"用于集群状居民地的自动取舍、"多级动态符号管理机制"代替传统的静态地图符号以及"标注与地理对象相结合法"用于解决注记的完整性显示,三者相结合在实践中予以综合使用,较好地解决了多幅图背景下的任意比例尺居民地要素层快速、美观、高质量的显示问题.     

基于 HBase 的面向语义单元的室内移动对象索引

随着室内定位技术的广泛应用,传感器记录了大量室内移动对象的位置数据,而索引技术作为移动对象数据分析的基础工作也得到越来越多的研究。已有索引技术多是针对室外空间的移动对象,不能支持室内移动对象数据的三维立体性、轨迹的复杂性、随机性等特点,这些索引技术也仅仅关注了移动对象的位置信息,忽略了语义信息,不能有效地支持室内移动对象的管理和分析,并且当面对海量的移动对象数据时,这些架构在传统关系型数据库上的索引都存在性能瓶颈问题。因此,本文提出了面向语义单元的移动对象表达模型,利用语义单元将室内移动对象的位置语义化,设计了SCoII （Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index）索引结构对室内移动对象的历史数据进行索引,能够有效支持语义粒度上的时空范围查询、移动对象语义轨迹查询。索引基于HBase实现,能够适应大规模的并发更新与查询,具有良好的规模扩展性,规避了大数据给传统数据库带来的性能瓶颈问题,实验证明其具有良好的更新和查询性能。该索引的实现方便了基于语义的室内移动对象分析和数据挖掘工作,为今后的分析工作奠定了基础。     

一种基于实体的地理空间数据模型

针对已有地理空间数据模型的不足,从人类空间认知的角度出发,探讨了基于实体的地理空间认知,设计了一种基于实体的地理空间数据模型,为复杂地理空间对象的表达提供了参考.     

美的规律在地图美化设计中的应用研究

地图美化是地图艺术化的主要内容。美的事物具有一定的特征,即符合形式美规律和神采美规律。地图美化设计不仅要运用形式美规律,还要运用神采美规律。只有形神兼美的地图作品才是最美的。美的规律在地图设计中具有广泛的应用价值。本文论述了美的规律在地图个体符号和符号构成设计、注记字体及其构成设计、个体色彩与色彩构成设计、图面设计等方面的应用方法。