多尺度引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响

由于地物的复杂多样性,准确识别其分类精度对遥感数据处理具有重要意义。为提高多光谱遥感数据的分类精度,本文以Landsat 8数据为基础,提出不同尺度引导滤波特征融合NDVI与NDBI的方法,进行多光谱遥感图像的分类。首先,提取多光谱数据第一主成分作为引导图像,原图像为输入图像,依次提取滤波半径为2、4、6、8的引导滤波特征集;然后,将不同滤波半径的引导滤波特征集与图像NDVI与NDBI特征进行融合,采用支持向量机的方法进行监督分类,以此探究不同尺度的引导滤波对多光谱遥感影像分类精度的影响。试验结果表明:①引导滤波在去除噪声的同时能够较好地保留图像的边缘特征;②引导滤波可以提高多光谱遥感影像的分类精度,不同大小引导滤波半径图像在分类方面与原图像相比,较其分类精度均有不同程度的提升,最高总体精度达99.7763%,Kappa系数为0.9971;③不同尺度的引导滤波会得到不同的分类结果,当滤波半径R=2时,图像的分类精度最高。

面向BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法

针对传统路径规划方法在复杂大场景环境下的搜索空间大、效率低、避障安全性差等问题,本文提出了一种基于BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法。首先,建立复杂室内环境的BIM模型,提取模型中结构、障碍物和通道的语义、几何及其关联信息,通过栅格抽象映射得到基础导航地图,并结合层次图思想,开展地图空间分层,获取拓扑-栅格分层地图;然后,利用细化算法,生成拓扑层中各子区域之间的离线先验路网,联合Dijkstra算法选取其中的最优路径,并基于自主改进的A*算法,快速高效搜索栅格层的最优路径,通过组合拼接拓扑层与栅格层的局部最优路径,构建完整的全局最优路径;最后,将本文方法与标准A*算法及蚁群算法作对比,在保证计算效率的同时,不仅缩小了路径搜索空间,还确保了最优路径的安全性,综合验证了所提路径规划方法的优越性。

Spatial-temporal Pattern and Population Driving Force of Land Use Change in Liupan Mountains Region, Southern Ningxia, China

The Liupan Mountains is located in the southern Ningxia Hui Autonomous Region of China, which forms an important dividing line between landforms and bio-geographic regions. The populated part of the Liupan Mountains region has suffered tremendous ecological damages over time due to population pressure, excessive demand and inappropriate use of agricultural land resources. In this paper, datasets of land use between 1990 and 2000 were obtained from Landsat TM imagery, and then spatial models were used to characterize landscape conditions. Also, the relationship between the population density and land use/cover change (LUCC) was analyzed. Results indicate that cropland, forestland, and urban areas have increased by 44,186ha, 9001ha and 1550ha, respectively while the grassland area has appreciably decreased by 54,025ha in the study period. The decrease in grassland was most notable. Of the grassland lost, 49.4% was converted into cropland. The largest annual land conversion rate in the study area was less than 2%. These changes are attributed to industrial and agricultural development and population growth. To improve the eco-economic conditions in the study region, population control, urbanization and development of an ecological friendly agriculture were suggested.

湘潭市城区中小学教育资源空间布局分析与优化

基于GIS技术实现城区教育资源可视化,探究现有学校服务能力与居民需求是否一致,对于教育资源空间布局优化具有重要意义。以湘潭市城区中小学教学资源为研究对象,采用网络分析法构建以学校为原点的服务区,分析现有学校空间可达性,通过加权叠加分析与量化因子选取,优化现有学校资源空间布局。结论如下:(1)研究区域中小学生人均用地面积均低于我国现行规定标准;(2)湘潭市中心城区中小学教育资源要高于其他地区,教育资源浪费与教育资源供给不足并存;(3)研究区内居民点到中小学的步行可达性较差,小学总体服务面积不足研究区域范围的1/10,中学总体服务面积占研究区总面积的30.72%;(4)基于指标评价结果,为选取合理的可新建学校区域提供参考:雨湖区新建选址2所中学、3所小学,岳塘区新建选址1所中学、2所小学。研究成果为湘潭市中小学城区教育资源布局提供了理论指导,同时,可以为新建学校选址提供参考。

基于车载遥感影像的高速公路广告牌破损检测方法及应用

现行高速公路广告牌通过人工巡检的管理方式存在低效与交通安全问题,本文提出了一种以车载遥感广告牌影像破损识别为技术支撑的高速公路广告牌巡检新方法。该方法基于改进的SIFT算法和RANSAC算法,在SIFT高斯差分空间极值点选取之前,通过离散余弦变换将描述图像的光强信号转换为频谱信号,同时进行门限操作筛除高频系数,以此提高初始内点集的质量。采用单适应矩阵与RANSAC算法构建透视变换测试模型,计算最佳匹配点后进行精匹配,求取两张互相作差的影像之和,标记并提取迥异的连通域。试验结果表明,本文算法在广告牌破损检测中表现稳健,在多种干扰条件下,检测精度均超过80%,满足高速路广告牌破损监测的应用需求。研究成果为我国高速公路管理及相关部门及时有效地识别、更新、维护高速公路广告牌提供了一种新的技术支撑。

大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。

基于Hadoop的地质矿产大数据分布式存储方法

随着TB级乃至PB级地质矿产大数据时代的到来,地质大数据的存储难题一直困扰着地质界,传统的地质数据存储与服务模式面临诸多难题。结合Hadoop提出了一种新的基于云计算环境的地质矿产数据存储方法,将该方法与传统Oracle数据库存储方法进行了数据存储实验对比。实验结果表明,该存储方法比传统方法更高效,同时有效地解决了Hhadoop存储中出现的小文件存储问题。研究成果为地质矿产数据的存储与管理提供了一种新的管理方法。

改进的AKAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法

针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法。首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果。实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5%,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法。

基于HBase的矢量空间数据存储与查询方法及其应用

研究了HBase存储机制,针对现有存储查询方法效率低等缺陷,设计了HBase矢量空间数据存储表模式,如行键、过滤列族、几何列族及非几何列族等,以MapReduce算法为基础改进了原有的区域查询方法,上述改进有效提高了HBase中矢量空间数据查询效率。以某地近100 a地质灾害数据进行实验,结果表明:设计的存储模型可行,查询算法与传统查询算法相比效率更高;由于MapReduce运行过程中的通信等原因,当数据量小于5万级时,算法优势并不明显;当数据量大于10万级时,算法查询时间低于原来的1/2,而数据量达到100万级时,算法查询时间仅为算法改进前查询时间的1/20。数据量越大,并行化处理优势越明显。

长株潭城市群路网可达性与经济发展水平空间耦合协调度分析

通过提出城市群交通与经济发展水平之间的评价体系,对交通可达性与经济联系格局两者的耦合协调关系进行分析;结合城市群行政划分的特点,使用改进的加权平均出行时间平均值更加准确地描述了区县级交通系统水平。将该体系应用到长株潭城市群交通和经济发展水平协调分析研究中,结果表明:①长株潭城市群公路网可达性受地形影响,整体上呈现“一大两小”的核心—边缘空间分布格局;②长株潭城市群经济联系空间分布格局与路网可达性空间分布格局有一定的关联,但两系统的空间自相关程度并不完全一致,其中交通系统对两系统协调发展水平的空间格局形成影响更为显著;③长株潭城市群区县的交通与经济耦合协调发展水平整体不高,处于中低度协调阶段。

Python辅助下的坡度提取不确定性分析

以30 m空间分辨率的DEM为试验数据源,借助Python地理建模技术深入研究坡度提取的不确定性。以平均坡度来代表坡度的一般水平,将研究区划分为7种地貌类型,将30 m分辨率的DEM数据重采样成30~120 m分辨率的10组DEM数据,使用以Arc GIS平台和Python开发语言为基础的地理建模技术,定量分析平均坡度与DEM空间分辨率、区域地貌特征的关系,研究坡度提取的不确定性。结果表明:研究区内不同地貌区域提取的平均坡度都随DEM分辨率的减小而减小,衰减速率基本不变;其回归方程的常数项与所在地貌单元的沟壑密度呈二次函数变化特征;坡度提取的精度与DEM的分辨率呈正相关的关系;基于Python的地理建模技术有效地整合了坡度提取分析方法,极大地提高了分析效率;研究结果进一步验证了现有坡度提取方法的不确定性。

基于3Ds Max与Sketch Up的联合三维建模方法及其应用

提出了运用三维建模软件3Ds Max和Google Sketch Up对校园内地物进行联合建模的新方法。将该方法应用于虚拟三维校园建设,通过对模型进行三维场景的导入与规划,从而创建一套完整的三维场景;运用C#语言及Arc GIS Engine组件进行二次开发,实现了系统的三维浏览、属性查询、动画制作等基本功能。实验表明:本文提出的联合建模方法融合了3Ds Max软件和Sketch Up软件的优点,避免了多软件建模造成的格式不匹配问题,缩短了建模周期,降低了场景建模的难度。为大范围三维场景的快速构建提供了一种便捷的解决方案。

融合地理探测器和地理加权回归的太原市建设用地变化因素研究

准确地识别城市化进程中建设用地的变化情况及其背后的驱动力,对城市后续的可持续发展具有重要意义。本文首先以2000—2020年遥感影像为基础,对太原市建设用地空间分布变化进行研究,然后结合地理探测器模型和地理加权回归模型,对研究区建设用地的空间分布影响驱动力因子进行研究,得到以下结论:除政策因素外,现有的城市建设用地空间分布变化还受到高程、交通、GDP、人口等因素的显著作用。太原市城市建设用地变化的布局不单是GDP变化、人口变化、海拔高度、公路网密度4个显著性因子均匀、独立、直接作用的结果,而是具有空间异质性的各因子两两交互作用后增效的产物。本文成果有望为城市建设用地驱动力研究提供一种新思路。

融合OSM路网数据与POI数据的城市功能区识别方法及其应用

城市功能区识别对于城市管理规划、动态监测、未来发展布局来说,是极为重要的参考和补充,是城市规划发展的有效辅助决策工具。以长沙城区为例,利用核密度法、局部热点分析等方法,结合公开地图(OSM)路网数据与关注点数据对功能区进行识别,并将识别结果用于长沙城区城市功能区分布与城市商业空间格局分析中。研究结果表明:利用OSM路网划分研究单元使城市功能分区更加合理;长沙城区主要为混合功能用地,以商业-公共为主;商业的热点区域主要由两大商圈构成,分别为五一商圈和荣港镇商圈。

一种基于3ds Max与Smart 3D的三维模型构建方法

基于某大学图书馆点云数据及航摄相片,本文采用3ds Max与Smart 3D两种方法构建三维模型。一方面,采取人机交互的方式进行建模,将三维激光点云数据导入3ds Max软件建立三维数字模型;另一方面,使用半自动人工方式建模,采用Smart 3D软件,将航摄像片数据经过空三加密、自动建模、贴图等操作后对建筑实体建模。从建模效率、模型美观性、建模精度、适用对象等方面比较了两种建模方式的特点与区别。结果表明,3ds Max更加适用于规则体、高精度建模,同时建模的效率相对较低;Smart 3D建模效率高,更加适用于大场景范围的快速建模。本文研究结论有助于不同需求背景下建模方法的选取,为研究、工程及试验提供了三维建模方法选择参考。

一种无人机滑坡遥感影像的快速匹配算法

由于传统匹配方法主要基于高斯线性空间进行,所得细节与噪声程度相似,不能有效保留滑坡的边缘信息,因此影响滑坡定位的准确性和时效性。针对上述问题,设计了一种基于AKAZE特征和二进制稳健不变特征(BRISK)算法的无人机滑坡遥感影像的快速匹配算法,克服了传统特征提取与匹配方法的不足。利用AKAZE算法进行关键点探测,然后使用快速最近邻搜索库(FLANN)对关键点进行匹配,最后利用Ratio方法和单应性估计法剔除误匹配,提高关键点匹配质量。通过无人机滑坡遥感影像匹配试验,结果表明:同等条件下新算法耗时仅为传统算法的12%~48%,匹配率较传统算法增加了10%~40%,不仅能够准确地完成同名点的匹配,还提高了运行效率,为滑坡灾害的有效管理以及相关部门进行应急救援提供一定的技术支撑。

基于数据级任务分解的大范围地质灾害预警并行计算架构设计与应用

为实现大范围地质灾害预警实时分析计算,搭建了地质灾害预警并行计算架构。结合地质灾害隐患点的现状和监测设备的实际情况,以地质灾害隐患点为分析计算单元,采用数据级并行计算方式对地质灾害计算任务进行分解,实现了任务生成、分解、派发、计算等功能;采用MPI和Socket套接字相结合的方式,达到了并行计算与高效通信的目的;将该并行计算架构应用于某省2016年8月2~4日台风造成的大范围强降雨状况下的地质灾害预警计算实验验证。结果表明:在大范围地质灾害预警中,该并行计算架构随着执行进程数增加而获得一定的加速比,当执行进程达到16个时加速比可达5.652,明显缩短了传统串行计算所需要的时间,实现了地质灾害的实时预警。

利用连续变形技术的三维点云简化方法

针对曲率变化较大的三维点云表面模型简化方法中容易出现失真的问题,提出了一种利用连续变形技术的三维点云简化方法。算法采用包围盒法构造分割面,分割面将三维点云处理成按扫描线存储的"结构化"测量点集;逐线生成点集的凸包多边形,按一定准则将剩余的离散点集归类到对应的凸包边,引入变换程度参数,通过计算离散点的选取时机参数对其进行选取,获得不同简化比率的连续变化的点云简化模型。随后以右心室、佛像、雕刻面板为典型实例,分别对具有不同表面特征的三维点云模型进行了简化验证,并通过移动最小二乘曲面,评估简化曲面的误差。结果表明,该方法能够有效地简化三维点云,对曲率变化比较大的表面仍然能很好地保留原始模型的几何特征。

城镇多源时空数据规范化处理系统设计与实现

随着空间探测技术发展和数据获取手段进步,多源时空数据成为数字化、智慧化新型城镇建设的基础。针对城镇化所需的矢量、栅格、点云、传感器等多源时空数据存在格式、尺度、时相、精度、数学模型、空间基准、现势性等不协调统一的问题,本文以Java体系结构为基础,利用Spring Boot作为整体框架设计研发了一套城镇多源时空数据规范化处理系统,包含矢量信息、遥感影像、三维点云数据、传感器类数据处理,可将多种时空数据在空间和时间上的冗余或互补信息整合,形成城镇全域一致的、规范的时空数据成果。应用结果表明,该系统有效提高了城镇多源时空数据质量检查与规范化处理工作效率,具有较好的可行性和实用性,可为新型城镇化建设提供相应的技术支持。

新型城镇化建设地理空间信息智能处理关键技术及应用

本项目基于新型城镇化智能管理对地理空间信息智能处理技术的迫切需求,以信息感知→信息融合→知识发现→应用服务为主线,构建了现代城镇地理空间信息“感—融—知—用”完整的技术体系,为新型城镇化建设与精细管理提供了原创性的技术支撑,推进了国土空间优化和城镇统一监管,从而创新了新型城镇智能化的管理模式。项目开发了空间数据库管理与更新系统、地理空间信息整合与快速更新软件平台等技术与平台,有效地提高了应用单位的数据质量和项目实施效率。开发了集成地理模拟和空间优化模块的FLUS模型提供给近200所国内外的高校使用,并应用于全国三十多座城市,为空间规划提供了技术支撑。