一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法

针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法——object-RJMC算法,即在影像分割及特征提取的基础上,运用Relief F算法和J-M(Jeffries-Matusita)距离算法去除无关及冗余特征,筛选出适于各类别分类的特征,然后利用CART算法建立分类规则,完成分类过程。以GF-1号2 m、8 m和16 m空间分辨率的三组影像进行算法验证,并与object-CART和pixel-CART影像分类方法进行对比分析。实验结果显示object-RJMC算法的分类精度均高于object-CART和pixel-CART算法的分类精度;且对高空间分辨率的影像分类效果要优于对中低空间分辨率影像的分类效果。该算法减少了特征选择及规则建立的人工干预,克服了以像素为单位的分类算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通分类结果的问题,可有效地提高GF-1遥感影像分类精度。

GPS-RTK与全站仪在数字城管测量中的联合使用

本文主要概述了RTK技术作业模式的基本原理,以及全站仪的作业模式和基本原理,在对比分析了RTK技术和全站仪测量的优缺点后,讨论了RTK技术与全站仪在外业测量中的配合使用,并以东北某市数字城管部件测量为例来说明其在数字城管控制测量及部件测量中的应用情况。结果表明全站仪和GPS-RTK一体化测量能在保证精度的前提下大大提高外业测量的进度。

基于TM影像的城市不透水面提取应用研究——以广州市为例

遥感技术以其具有的数据获取速度快、探测范围大、受地形限制影响比较小等优点,在测量各领域中的应用变得越来越广泛。以广东省广州市为研究区域,通过对所获取的TM图像进行处理来提取城市的不透水面信息。详细分析基于生物物理成分指数BCI以及距离加权算法的应用,基于BCI指数对广州市进行不透水面的提取,以及基于距离加权算法对广州市的不透水面聚集密度进行计算,并通过IDL编程语句实现上述功能。最后通过分析结果得出该方法可以从大尺度范围上体现广州市不透水面的分布特征信息。

老年智能社区多源异构数据云存储与查询

老年智能社区复杂,管理涉及多源异构数据,针对传统数据存储方法在数据存储量、存储类型、扩展能力上的不足,将云计算技术应用到老年智能社区管理中,提出利用HBase与Hadoop云平台进行老年智能社区多源异构数据的存储与查询。首先分析老年智能社区的数据多源性,根据数据的特点将其分为医学影像、空间数据和属性数据3类,分别设计医学影像存储方法、空间数据存储模型、空间索引与属性数据倒排索引。在集群环境下分别对3种数据进行写入与查询实验。实验结果表明:该方法能够解决老年智能社区多源异构数据的存储与查询问题。