一种基于Mosaic Dataset的海量影像数据处理方法

高精度海量影像数据是天地图、数字城市等公共服务平台的基础数据源之一。巨大的数据量使得传统影像数据加工方法的效率大大降低,这也成为制约公共服务平台数据生产效率的瓶颈之一。本文基于ArcGIS10版本推出的Mosaic Dataset模型,实现了海量高精度影像数据的高效处理,从海量数据管理、数据预处理、投影变换、去黑边、填补空洞等方面,详细叙述了该模型在海量影像数据处理方面的应用。本研究期望为相关数据加工与生产提供借鉴。     

面向行业深度耦合的专业级云GIS服务平台设计

针对行业具体需求定制开发专业级地理信息服务平台,是将地理信息资源和技术优势与具体行业深度耦合,充分挖掘地理信息潜在应用价值的重要步骤。本研究立足专业级地理信息服务平台建设,以云GIS架构为基础开展研究,重点就复杂业务环境下系统高效运行问题、多层级平台架构下各地区信息化发展不均衡问题、平台优势资源灵活复用问题等展开探讨。期望研究成果为相关行业专业级地理信息云服务平台建设提供借鉴。     

基于DEM汇流模拟的鞍部点提取改进方法

鞍部点是重要的地形控制点之一,由于其特殊的形态特征,基于DEM的鞍部点提取算法较山顶点、山谷点提取更为困难.本文提出一种基于DEM汇流模拟的鞍部点快速提取改进算法.该算法利用DEM地表汇流模拟的方法提取山脊线,利用地形倒置得到的反地形地表汇流模拟提取反地形流域边界线,获得能自动实现地形部分的原始地形汇水线,进而通过特征...     

等高线套合差及在DEM质量评价中的应用研究

DEM再生等高线与原始数字化底图等高线的套合检查,是目前基于等高线生产DEM中质量检查的主要方法。针对该方法在自动判读及定量评价方面的不足,首次提出等高线套合差的概念,阐述套合差的自动计算与分析方法,并在此基础上,以地形较为复杂多样的黄土丘陵沟壑区为实验样区,研究等高线套合差在评价DEM质量上的应用条件、应用方法与效果。通过用等高线套合积差、超限区个数比、系统偏差等几个测算因子定量检查DEM数据质量,不仅能反映DEM的精度特征,也能有效揭示误差的空间分布,模型更为全面,易于实现自动获取,是一种评价DEM质量的有效方法。     

云GIS服务平台软件架构选型及服务模式设计

随着地理信息公共服务平台建设的深入,用户对看图、用图、制图、出图等系列地理信息在线服务提出了更高要求.为了满足公众及专业应用部门的地理信息服务需求,本研究从云计算视角切入,提出了一种基于云服务的云GIS服务平台架构设计与服务模式设计方案.平台在云计算技术下构建了云GIS环境,用户可以按需租用云GIS环境动态提供的虚拟数据中心、基础设施、平台、软件等资源,最大限度地拓展省级测绘服务保障能力.基于该软件架构,专题图在线制作等高级地理信息应用可以通过在线服务的方式高效、稳定地提供.     

DEM地形信息量计算的不确定性研究

DEM地形信息量的准确度量是判定DEM数据应用适宜性与限制性关键。以黄土丘陵沟壑区DEM及其派生的坡度、坡向DTM为例进行实验,研究子集划分与分级数对DEM信息量估算精度的影响。结果表明,DEM地形信息量是实际地形信息和子集划分策略共同作用的结果,现有DEM信息量计算存在不确定性,DEM子集划分算法和分级数的选择直接影响DEM信息量的计算结果。文章借助最大熵定理的基本思路构建DEM地形信息量分级判定模型,可客观获得连续型栅格地形数据在信息量计算上最优分级,为有效估算DEM地形信息量提供科学依据。     

一种基于最优邻接链的高分辨率遥感影像分割方法

基于区域合并分割方法的性能很大程度上取决于区域模型、合并准则和合并顺序。依据遥感影像的目视解译原理,分析高分辨率遥感影像的特点,设计一种新的融合光谱、形状和空间位置的合并代价函数进行区域相似性度量。同时加入面积控制参数,使得区域在光谱值相同的情况下优先合并小区域。在合并顺序的改进中,以最优邻接链的形式来表达和获取局部范围的最小合并代价区域对,确保每次相互合并的区域都为局部最优。对QuickBird多光谱影像进行分割实验并与eCognition的分割结果比较,结果证明本文方法在分割精度上有优势,更符合人的视觉感知。     

基于CNN模型的遥感影像液气贮存设备识别

基于卷积神经网络（CNN）进行遥感影像液气贮存设备提取。基于0.3 m、0.5 m、2.1 m分辨率的多源遥感影像,通过训练CNN模型来提取液气贮存设备,检测精度F值分别为0.78、0.77和0.36;基于0.3 m、0.5 m、1 m分辨率的无人机影像,训练得到不同的CNN模型,迁移学习至0.8 m分辨率的高分影像上进行液气贮存设备识别,检测精度F值分别为0.08、0.73和0.71。结果表明,CNN模型可有效提取液气贮存设备,且训练样本包含的信息越均一,识别精度越高;CNN模型对多源遥感影像具有较好的迁移学习能力,在遥感影像典型目标识别与提取方面具有较好的应用前景。     

地理信息在线服务系统集成方案探讨

系统集成技术是有效整合各类地理信息数据资源、软件资源,提高地理信息在线服务质量的核心技术之一。本文针对地理信息在线服务系统的集成分类进行研究,进而以DCI-ESB服务总线和前段一体化框架的系统集成架构为例,详细探讨了地理信息在线服务系统的集成方案设计。研究期望对地理信息在线服务系统的集成方案设计与技术研发提供借鉴。     

联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法

近年来,集成学习成为高光谱遥感影像分类的研究热点,尤其是动态集成算法根据测试样本的特征自适应地选择最佳分类器,其分类性能显著提升。然而现有的动态集成方法仅考虑测试样本与验证样本的光谱信息,忽略了高度规则化的高光谱遥感影像包含的丰富空间信息。为进一步提升高光谱遥感影像动态集成算法分类的准确性和可靠性,提出了联合空间信息的可变K邻域动态集成算法VKS(Variable K-neighborhood and Spatial Information)和联合自适应邻域空间信息的可变K邻域动态集成算法VKSA(Variable K-neighborhood with Shape-Adaptive)。两种算法第一阶段综合考虑分类器精度与相似度自适应地改变测试样本的K邻域,第二阶段分别设计固定窗口和自适应窗口的嵌入方式增加地物的局部空间近邻关系,充分利用高光谱遥感影像地物复杂的空间形态结构信息。实验部分采用3组通用的高光谱遥感影像数据对所提出算法的性能进行综合评价。结果表明相比于传统的动态集成算法,本文提出的联合空间信息的动态集成模型能显著提升分类精度,其中基于自适应窗口方式的VKSA算法明显优于基于...