轨迹延续性与影像特征相似性结合的城市道路提取

城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。     

基于三维混沌序列的DEM置乱与还原方法

DEM是地形的真实表达,蕴含着丰富的地理空间信息。如何保证涉密DEM在网络环境中的安全传输是当前亟待解决的关键问题之一。本文采用三维混沌序列,对DEM文件先后进行高程置乱、位置置乱和文件头置乱,可使置乱后的数据失去高程变化的空间连续性与数值连续性。置乱数据经网络传输后,接收方仅凭用户密钥就可以实现置乱DEM数据的无损、盲式还原。基于ASCII格式DEM的置乱与还原试验表明:本文方法可以有效破坏原始DEM数据的空间形态特征和空间连续性,并具有较高的安全性。此外,在无原始数据参与的情况下,用户可以将置乱数据恢复至初始形态,且不会造成任何精度损失。本文算法特性基本满足了DEM数据在安全传输、封装存储等方面的应用需求。     

传染病防控下的市民慢性病药品现场购药需求的周期优化

呼吸道传染疾病在人群间的传播,容易引发大规模的公共卫生事件.在疫情防控期间,通过限制购药周期可以有效控制和降低因购药聚集而产生的感染风险.本文聚焦传染病疫情防控中封闭与复工初期慢性病患者的购药需求,针对到店购药场景,提出一个慢性病患者购药周期的优化方法.首先,依据武汉市疫情防控期间"不得跨区购药"的原则,通过复杂网络模...