遥感影像云检测和云去除方法综述

遥感影像是目前可以大范围获取海洋、大气和地球表面信息的数据资源,在农业、军事和城市规划等各个领域发挥重要作用.但是在影像观测过程中会受到云雾等污染因素的影响,导致遥感影像信息缺失,在实际应用中造成巨大的资源损失和浪费.因此,如何对遥感影像云雾覆盖区域进行检测并对其进行校正和修复是国内外专家广泛关注的具有挑战性的难点问题.全面综述其研究进展,总结了现有遥感影像云层检测和去除的挑战;根据是否利用深度学习技术将云检测方法分为2大类,根据是否利用辅助影像将云去除方法分为3大类,依照不同方法特性系统分析和对比了其基本原理和优缺点;基于上述总结在2组遥感影像公开数据集上分别对4种云检测、4种薄云去除和4种厚云去除方法进行了性能评测;最后讨论了本领域目前仍存在的问题,对未来研究方向进行了预测,希望能够对该领域研究人员提供有价值的参考.

市场主导城市更新的空间差异及政府因素影响——以深圳市城中村改造为例

随着我国城市更新实践的持续推进,市场力量逐渐成为进一步促进城市更新和发展的重要驱动力。在深圳市城市更新单元制度下,应用空间分析及多元线性回归,探索市场主导城中村改造的空间差异,并定量分析了政府因素的影响。结果表明:①深圳市城中村改造主要沿西南-东北方向分布,在城市边缘区域的分布较少;②规划城市中心、交通路线、密度分区及强区放权政策使城中村改造聚集在未来交通可达性、开发建设密度较高的城市核心发展地段;③强区放权改革进一步使得不同行政区城中村改造发展呈现显著的空间差异。基于此,对市场主导型城市更新的空间差异和政策因素的影响进行了评价和建议,有助于协同市场力量满足城市一体化和深度发展需求。

自然资源全要素概念模型构建

研究目的:在自然资源部国土空间统一规划和自然资源统一登记管理的需求下,各类自然资源的差异性造成了统筹的困难,自然资源全要素概念模型能够有效地构建统筹基础。研究方法:通过探究测绘地理空间信息与自然资源信息化的关系,分析从"土地"到"土地空间"及"地理空间"的转变、从"要素"到"全要素"的统一和"自然资源数据"与"泛地图"的关联,提出自然资源全要素概念模型待解决的问题,并以此建立自然资源全要素概念模型。研究结果:以自然资源全要素概念模型为基础,通过建立4个具有时空特征的概念模型实例,例证了自然资源全要素概念模型的可行性和通用性。研究结论:自然资源全要素概念模型有助于自然资源全要素统一建模,以支撑自然资源全要素的统一登记、数据库建设等。

三维地籍电子产权证的设计与实现

随着土地从粗放型向着集约化发展,三维地籍的建立势在必行,与之配套的三维产权证,对于三维地籍产权登记不可或缺。文中清晰阐述了三维地籍产权登记对象即三维产权体的概念;以传统房地产证为例分析了二维地籍产权证的设计现状,进而归纳得到地籍产权证的设计目的,并进一步提出三维地籍产权证的设计原则;遵从以上原则具体阐述三维产权证的内容,设计一种C/S架构制作和B/S架构发布相结合的三维地籍电子产权证,并以深圳市几宗三维产权体为实例给予具体构建。

中国县(市)域城镇化研究

研究以人民为中心、以“三农”为焦点,突出新发展理念和广大城乡居民美好生活需要的价值取向,首次提出县(市)域城镇化在国家新型城镇化格局中的重要地位和作用,补充完善了国家新型城镇化战略方向。研究全图景解析我国县(市)域城镇化的演变机理,建立了分区域、分类型、多因子评价方法和指标体系,构建了中国县(市)域城镇化研究的理论和技术框架,建立了“评估-校核-反馈-模拟”的持续性研究方法,提出了我国县(市)域城镇化发展的系统性、差异化的解决方案,对国家重要部门出台城镇化政策起到重要技术支撑作用。

论ICT时代的泛地图表达

信息通信技术的发展,赋予了地图表达极大的自由度,地图学的复兴促进了泛地图的发展。本文系统分析了地图定义的演变,适时论述了泛地图的概念,将传统的标准地图与各种创新形式的类地图纳入统一的泛地图框架下,提出并剖析了泛地图表达的标准地图、写实地图和写意地图分类体系,讨论了泛地图类型、风格化、连续性表示对泛地图表达的作用。

面向城市精细化治理的“地楼房权人”实体构建

构建基础时空信息底板,是实现智慧城市内部多源、异构、海量数据间的关联与融合,保障各类智慧应用正常运转,实现城市精细化治理的前提。文中提出“地楼房权人”多层次城市实体模型,并基于该模型设计并实现“地楼房权人”实体建库、城市多源信息关联融合的业务框架,并通过应用展望,从教育学位配置和医疗资源管理等方面举例说明基于“地楼房权人”实体模型的多源信息关联在城市精细化治理中的应用价值。研究表明,通过构建“地楼房权人”等城市实体数据,并基于此关联集成各类城市数据,最终形成面向城市精细化治理的基础时空信息底板,将为智慧城市的各类应用提供基础支撑。

面向数字孪生城市的自然场景构造方法

自然场景内要素种类繁多、结构复杂,在数字孪生城市中还原自然场景具有挑战性。数字孪生城市中的自然场景不仅要使用高逼真的三维模型,还要能表现自然环境中要素的生长过程、结构组成和分布规律,同时满足不同尺度下的场景变换,构造出既符合空间分布规律又具有沉浸式体验的场景。本文从自然场景构造过程的角度分析了场景构造的4个关键技术问题,回顾了目前场景要素建模和场景构造方法,并提出了一种面向数字孪生城市的自然场景构造技术框架。

基于手机信令数据的中国人口流动网络空间结构特征研究

人口迁移与集散是城市化进程的显著特征。本文基于流空间理论与复杂网络方法,构建节假日与平日双时段中国人口流动网络模型,研究中国网络空间结构特征与潜在规律,为国土空间规划提供借鉴。研究结果表明:中国主要节点城市具有显著的层级结构,在城市网络中发挥着不同的职能;人口流动视角下的社区结构与国家行政区划具有一定的耦合性,节点城市被划分为近20个社区;中国已形成以北京、上海、广州、天津、杭州、深圳为核心,较明显的多中心网络结构,城市间人口双向交互具有一定的对称性,空间联系整体呈现“东南紧密、西北稀疏”的分异格局。

基于铁路客运流大数据的中国县域网络化空间联系格局

改革开放40年的快速城镇化使中国交通运输行业取得了巨大成就,不同区域出现了更加密切与复杂的社会经济联系。本研究基于铁路客运流大数据,选取加权平均旅行时间、铁路网密度和经济联系强度模型对中国县域网络化的空间联系与格局进行状态表达与特征分析。研究表明,国土空间铁路网络可达性、连通性和城市对外经济联系总量均呈现东中西递减的趋势;城市间经济联系强度前50名的城市均位于中东部地区,且呈现“菱形”分布特征。中国铁路网络布局与人口、城镇布局存在不匹配现象,未来仍需重点加强城市群及人口密集区的交通基础设施建设。

基于DCN-Mobile-YOLO模型的多车道车辆计数

单一目标检测方法无法实现目标计数的准确统计,且模型的检测精度和速度难以同步提升.以YOLO v4目标检测框架为基础,提出一种移动端的目标追踪和多车道车辆计数模型DCN-Mobile-YOLO.使用可变形卷积网络(deformable convolutional networks,DCNs)v2卷积核和移动端卷积网络MobileNet v3框架分别代替YOLO v4的常规卷积核和主干网络,结合DeepSORT算法实现对多目标的跟踪和计数,建立自适应车道检测规则并实现车道内车辆的精确计数.在VOC2007+2012数据集和GoPro采集数据上验证DCN-Mobile-YOLO模型的有效性.结果表明,DCN-Mobile-YOLO模型的平均精度均值相比主干网络为MobileNet v3和CSPDarkNet的YOLO v4算法分别提升了13.19%和6.63%,目标检测平均帧率为12帧/s.DCN-Mobile-YOLO模型不仅提高了目标检测模型的检测精度,且达到了移动端实时检测的速度.

高分七号图像质量评价与解译度分析

随着高分辨率卫星遥感技术的快速发展和影像的广泛使用,用户对影像的直观效果和应用能力越发关注,图像质量和解译能力作为重要评估指标,决定高分辨率光学卫星影像的应用能力。本研究探讨面向用户的卫星遥感影像图像质量评价方法,通过图像统计特征、图像解译度评价了高分七号前、后视影像的可用性和制图能力。结果表明高分七号前、后视影像具有较好的光谱特性和纹理效果,影像能够为目视解译和自动化信息提取提供丰富的特征信息。此外,高分七号后视影像解译度等级(NIIRS)能够达到4.127,可以支撑1∶7000比例尺制图的图像质量需要,完全满足1∶10000标准比例尺的初始设计目标。

面向地理路网的交通信号智能协同控制方法

城市交通运行效率是影响城市生产力发展的重要因素之一,也是智慧城市建设过程中的重要研究课题。随着计算机技术的发展,人工智能特别是强化学习在交通信号控制中发挥重要作用。目前,基于强化学习的交通信号控制主要针对单路口或城市干道进行优化,面向城市地理路网区域协调控制研究较少。本文结合马尔可夫序列决策,提出一种基于强化学习的双层智能体协同控制方法。第1层,针对单个路口实现粗调训练,智能体通过观察路口每一车道的排队长度调控信号配时,实现单个路口不堵塞;第2层,将多个粗调训练后的智能体模型放入地理网络中,实现多路口的协同微调训练。本文以宁波某中学片区的交通协调为优化目标展开试验。结果表明,调控方法与原有固定配时方案相比,具有更高的通行效率。

YOLO v4框架下Multi⁃Patch多帧增量式交通视频目标检测

提升目标检测模型的泛化能力是计算机视觉领域的研究热点和关键难点。本文提出了一种Multi⁃Patch方法和多帧增量式预测策略,提升了不同场景下交通视频目标检测的稳健性,有效解决了目标尺度多变导致的视频中目标召回率低的问题。根据视频分辨率和目标尺寸,基于Multi⁃Patch方法自动将视频帧分割成最佳输入尺寸,使用YOLO v4神经网络并关联连续帧的上下文信息,采用增量式预测策略降低视频目标检测的漏检率,提升不同场景下视频目标的检测置信度得分和召回率。采集不同拍摄条件下的交通视频,验证该方法的有效性。试验结果表明,本文提出的目标检测方法召回率在80%以上,置信度平均得分在0.84以上。

卷首语

当今世界已经迈入数字化时代,数据正成为重要的新型生产要素,对数据资源的开发利用成为经济社会发展的重要基础。数字化、网络化、智能化正在成为社会运行的主要模式。党中央、国务院高度重视数字化发展,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“加快数字化发展建设数字中国”系列战略部署,明确了“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革,将数字技术广泛应用于政府管理服务,推动政府治理流程再造和模式优化,不断提高决策科学性和服务效率”的目标任务。《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》提出“建立健全大数据辅助科学决策机制,统筹推进决策信息资源系统建设,充分汇聚整合多源数据资源,拓展动态监测、统计分析、趋势研判、效果评估、风险防控等应用场景,全面提升政府决策科学化水平”。

城市低空通行役权概念建模方法

低空作为城市空间的重要组成,是精细化城市空间管理的目标对象,通过空间坐标进行位置刻画,具备显著地理基因。随着城市低空应用的日益增多,以低空通行为代表形成的复杂空间利用情况已经突破传统空域,介入城市贴地表空间,影响城市建筑和人居环境权益,突显三维土地空间的役使问题。在城市的土地管理方面,宗地被用作管理城市土地空间的基本单元,承载权属关系及空间权益信息,宗地之间构建地役权可以确保权属方对他属空间的合法利用。由于贴地表的低空飞行活动已经进入城市土地空间的管理范围,厘清低空通行过程对宗地空间的利用和影响,构建城市低空通行役权是保障低空权益的迫切需求。常规地役权概念受限于土地平面认知约束,忽视立体空间的建模与表达,城市低空作为立体空间因低空通行活动而形成地役权关系时难以被清晰描述,如何实现低空通行役权的建模与表达成为关键。采用GIS技术对城市空间进行建模,实现物理世界到数字世界的特征刻画与映射是城市空间管理的重要信息化手段。本文以概念建模为目标,提出城市低空通行役权概念建模方法:通过剖析城市低空通行中飞行器运动条件、低空通行的人居权益影响、路径利用,来实现低空通行役权的约束性空间建模,作为概念模型的几何描述;以三维宗地的空间类型为基础,结合宗地内空间利用情况、飞行器起降模式和路径利用情况探讨宗地的供役条件,形成面向通行需求的宗地供役模式;抽取现有研究和法规中关于低空通行的概念,建立低空规划、价值和役权3个方面的语义关系,形成概念模型;最后,采用深圳市的低空物流案例进行实验论证,完成模型实例化与三维视图呈现。结果表明,围绕概念模型实现的“空间利用条件-数据建模-可视化表达”一体化方案能够清晰刻画城市低空通行役权和表达城市土地空间在低空通行情景下的权益关系,为城市低空管理提供支持。

面向虚拟地理环境构建的树木模型高保真三维重建

树木是城市地物的重要组成部分,树木三维模型是实景三维建设、虚拟地理环境构建以及数字孪生城市建设不可或缺的内容。目前树木实景三维模型主要基于影像或者模型库的方式进行重建,前者表现为杂乱的三角网团簇,后者在几何表达和真实感方面与真实情况差距较大,这使得重建后的树木模型难以直接用于智慧城市的实际应用。因此,本文面向虚拟地理环境高逼真场景构建需求,提出一种基于高精度激光扫描点云数据的树木三维模型高保真仿生重建方法,以期实现形态特征保持的树木三维模型自动化重建。首先,提出基于骨架的树木模型参数化重构方法,通过广义圆柱体拟合实现树枝几何形状的抽取,并根据树木生长参数对树干、主要枝条、细小枝条模型以及树冠等要素进行分级提取;其次,考虑树木不同部位精细化建模要求,提出泊松构网与参数拟合融合的树木几何模型精细化重建方法,进而基于边界约束条件实现树干与树枝模型的精准拼接与融合;最后,采用顾及树木结构的纹理展开方法,对多层级树木枝干进行纹理自动映射贴图,实现高保真的树木模型三维重建。经实际验证表明:基于背包式或站点式获取的激光点云,本方法可生成形态特征高保真的精细化三维树木模型,模型整体几何误差优于10 cm,树干模型误差优于3 cm;在相同数据条件下,与其他几种主流树木建模方法对比,本方法对树木三维形态和真实纹理的还原度程度最高。基于该研究成果,可进一步实现树木结构信息提取、三维绿量计算。

基于可视化维度理论的泛地图知识推荐方法

信息通讯时代,科学技术的进步极大地降低了地图制图的门槛,大量非专业制图人员涌现到地图制图领域,地图的表现形式呈现出显著的泛化趋势。然而,由于专业知识的缺失,普通大众在专题地图选择时容易产生“制图困惑”,难以确定恰当的专题地图类型。针对上述问题,本文尝试提出一种基于可视化维度理论的泛地图知识推荐方法。首先,面向专题制图需求,建立以空间数据、数据特征、泛地图可视化维度、泛地图可视化形式、应用领域为核心要素的泛地图可视化知识本体,通过知识抽取、知识存储操作,构建泛地图可视化知识图谱。其次,对知识图谱进行知识嵌入,实现地图可视化要素的知识化表达。最后,基于泛地图知识要素建立相似度计算模型,计算用户输入数据与知识图谱内空间数据特征、可视化维度、应用领域等的相似度,得出综合相似度结果,实现泛地图可视化形式的精准推荐。结果表明:面对泛化的专题信息表达,本研究提出的泛地图知识推荐方法能够为用图者的制图选择提供较为准确可视化参考,一定程度上满足普通大众的寻图需求。

平面特征保持的城市三维点云高精度分类方法

针对基于单一尺度点簇的分类算法无法满足大范围城市三维点云高精度分类的问题,该文提出了一种平面特征保持的多尺度点簇城市场景三维点云分割分类方法。该方法首先以超体素为基元进行动态区域生长,将具有平面特征的超体素逐步合并,生成平面特征保持的多尺度点簇,然后基于多尺度点簇进行特征计算并使用随机森林分类器进行分类。为验证该方法的有效性,分别采用机载LiDAR点云和影像密集匹配点云进行实验,并与基于不同分类基元的分类方法进行对比。实验结果表明,与原始区域生长方法相比本文提出的分割方法得到的点簇更加准确,分割准确度达到97%,并且分割效率提升了一倍以上,同时分类准确度也优于其他方法,达到94.1%、87.5%。

坚持“四个面向”的地图学创新思考

地图学是一门与时俱进的学科。新时代科技创新坚持“四个面向”,这给地图学发展指出了新方向,提出了新要求。思考地图学如何响应“四个面向”的要求,回顾了“地图学兰州共识”,指出地图学未来发展在理论、技术、应用等方面的创新需求,从地图学的国际性、经济性、民族性和社会性4个视角,探讨地图学前沿方向,列举了一些地图学亟须研究、探索和解决的问题,期待拓宽学术视野和学科版图。