耦合GF-2遥感影像与街景影像的广州市城中村识别

及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。     

模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法

针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。     

基于特征的空间态势一体化数据模型

针对空间态势数据多源异构、分布式的特点,在分析空间态势构成要素的基础上,采用基于特征的建模方法进行概念建模,并结合面向对象的方法进行逻辑模型设计,基于XML构建空间态势数据物理模型,最终完成空间态势一体化数据模型的构建。通过实例验证表明,文中提出的空间态势一体化数据模型,可对各类空间态势数据进行统一组织管理,并可实现各空间态势信息系统之间的互操作和空间态势信息共享,具有实用性和有效性。     

一种基于局部判别正切空间排列的高光谱遥感影像降维方法

提出一种基于局部判别正切空间排列(local discriminative tangent space alignment,LDTSA)的高光谱影像降维方法。LDTSA源于局部正切空间排列(LTSA)中的排列机制,在一个局域块内利用线性局部正切平面对类内样本的流形结构建模,同时还考虑到类间判别信息以最大化判别边界。利用多幅高光谱数据进行降维和分类试验。结果表明,LDTSA主要有三个优点:①在小样本问题上性能稳定;②在降维过程中保持类别间的判别信息;③有效挖掘数据集的几何流形结构。     

测角三维坐标采集系统的设计与实现

介绍了测角三维坐标采集系统设计的总体思路和基本功能,探讨了联机实时通信、数据存取操作及管理、顾及尺度基准的间接平差等关键技术,并通过试验测试,验证了系统测量的可靠性。     

“数字重庆”地理空间信息定位基准体系的建设

介绍了"数字重庆"地理空间信息定位基准建设的基本情况,着重阐述了CQGNSS、高精度GPS控制网、精密水准网和区域似大地水准面精化等方面的数据处理情况,展示了山城地区的基准体系建设特点。     

多窗口集成交互设计系统在输电线路路径优化中的研究与应用

针对输电线路设计的特点提出了一种基于计算机技术和全数字摄影测量技术的路线交互设计思想及实现途径,利用多视窗技术,借助数字高程模型的有力支撑,实现了将输电线路的立体影像、正射影像、平断面排位、3维漫游集成于同一界面下的不同窗口中对比显示并进行交互设计。     

基于GIS的城市地下空间管理系统建设探索

随着我国城镇化进程日益加快,有限的城市地上空间日趋紧张,地下空间的开发利用已经成为城市发展的重要方向。针对城市地下空间管理中存在的工作繁杂、信息量巨大、管理手段落后等问题,本文探讨了基于地理信息和3维技术的城市地下空间管理系统建设构想,以可视化管理手段实现城市地下空间有效管理。     

沉降监测数据的非等间距GM(1,1)模型插补应用

科学、准确、及时地分析和预报建筑物的沉降状况,对其施工和运营极为重要,沉降监测的研究成果也是检验设计和施工的重要手段。由于自然环境的多变性、施工现场的复杂性等各种主、客观因素影响,监测数据有时会出现间断,为了分析沉降规律,需要对缺失数据进行插补。考虑到沉降监测非等时间间隔的特点,建立非等间距GM(1,1)模型及优化背景值的GM(1,1)模型,应用于沉降监测缺失资料的插补工作中,取得了较满意的监测间断数据插补值。     

道路网匹配的蚁群算法求解模型

目的 利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。