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高分辨率遥感影像耕地分层提取方法 被引量:22
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作者 陈杰 陈铁桥 +3 位作者 刘慧敏 梅小明 邵权斌 邓敏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期190-198,共9页
随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized ... 随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)约束改进传统Harris角点检测方法得到建筑区概率密度图,并利用最大类间方差(Otsu algorithm,Otsu)分割去除复杂建筑区;然后,利用尺度选择工具(estimation of scale parameter,ESP)分析耕地占主导影像的多尺度分割结果,得到耕地较佳分割尺度并在该尺度下分割整幅影像;进而,利用形状、光谱信息初步检测出耕地对象,选择非建筑区的耕地与建筑区的非耕地样本,训练支持向量机模型并对不确定地物进行分类;最后,依据空间关系进一步判断图像对象,得到城郊耕地最终提取结果。试验结果表明,该方法能较高精度地从城郊区域的复杂背景中提取出不同类型、不同光谱的耕地目标。 展开更多
关键词 遥感 图像分割 支持向量机 角点 耕地 高分辨率遥感影像
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时空异常探测方法研究综述 被引量:12
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作者 邓敏 石岩 +1 位作者 龚健雅 杨学习 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第6期43-50,共8页
异常探测是数据挖掘领域的一个重要研究内容,旨在从海量数据中挖掘不符合普适性规律、表现出"与众不同"特性的数据或模式,其在金融欺诈、公共卫生、极端气候事件发现、交通拥堵判别、环境污染监测等领域具有重要应用价值。异... 异常探测是数据挖掘领域的一个重要研究内容,旨在从海量数据中挖掘不符合普适性规律、表现出"与众不同"特性的数据或模式,其在金融欺诈、公共卫生、极端气候事件发现、交通拥堵判别、环境污染监测等领域具有重要应用价值。异常探测最初应用于事务型数据库,后来扩展到空间数据库和时空数据库,出现了一系列有针对性的异常探测算法。为了更好地满足应用需求,发展性能更高、适应性更强的异常探测方法,该文从所使用的数据类型将异常探测粗分为传统异常探测、空间异常探测和时空异常探测,并详细回顾了典型的传统/空间/时空异常探测方法,指出这些方法存在的问题和局限性:1)不适用于高维数据的异常探测;2)自适应能力差;3)缺乏对异常探测结果的有效性评价。最后,展望了异常探测的相关热点研究方向:1)顾及高维专题属性的异常探测;2)顾及领域知识的异常探测;3)耦合度量关系和非度量关系的异常探测;4)异常探测的有效性评价。 展开更多
关键词 异常 传统异常探测 空间异常探测 时空异常探测
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一种基于栅格的加权Voronoi图构建普适方法 被引量:7
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作者 刘宝举 刘慧敏 +1 位作者 邓敏 樊子德 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第4期17-22,共6页
Voronoi图是空间分析的一个重要工具。该文将Voronoi区域视为流域,将栅格加权距离视为高程,提出一种顾及非空间属性的能够与ArcGIS无缝集成的Voronoi图生成方法。首先,根据Voronoi图的原始定义直接计算栅格的最小生成元加权距离,并仿D8... Voronoi图是空间分析的一个重要工具。该文将Voronoi区域视为流域,将栅格加权距离视为高程,提出一种顾及非空间属性的能够与ArcGIS无缝集成的Voronoi图生成方法。首先,根据Voronoi图的原始定义直接计算栅格的最小生成元加权距离,并仿D8算法思想,确定每个栅格的流向。然后,提取所有只有流出没有流入的栅格,并对栅格边界进行去噪处理和矢量化,得到Voronoi区域公共边,并生成附生成元属性的加权Voronoi图。最后,基于ArcEngine实现了任意生成元的带有非空间属性的加权Voronoi图。通过对比实验表明,该文所提出的方法能够高精度构建包含任意生成元的加权Voronoi图。 展开更多
关键词 加权Voronoi图 加权距离栅格 流域 生成元
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基于速度的空间轨迹停留点提取算法 被引量:8
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作者 侯颖超 王盼成 +1 位作者 刘兴权 滕洁 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第6期63-68,共6页
空间轨迹中的停留点提取是将空间轨迹转换到语义轨迹的关键步骤。该文将速度变量引入停留点的提取,提出基于速度的时间聚类算法和速度聚类算法解决现有方法中的"伪停留点"和停留点丢失的问题。基于速度的时间聚类算法首先沿... 空间轨迹中的停留点提取是将空间轨迹转换到语义轨迹的关键步骤。该文将速度变量引入停留点的提取,提出基于速度的时间聚类算法和速度聚类算法解决现有方法中的"伪停留点"和停留点丢失的问题。基于速度的时间聚类算法首先沿时间轴将轨迹点进行聚类得到候选停留点,然后利用速度阈值过滤候选停留点,得出实际停留点。速度聚类算法首先通过对速度的判断选取候选停留点,然后根据空间距离阈值对候选停留点的空间距离进行过滤,得出实际停留点,解决了停留点判断中的漏判问题。实验表明,基于速度的时间聚类算法对出租车轨迹数据(稳定时间间隔、不存在长时间轨迹点缺失)的空间轨迹停留点识别效果较好,而速度聚类算法更适用于步行轨迹(可能存在长时间轨迹点缺失)的分析。 展开更多
关键词 停留点 空间轨迹 速度聚类 时间聚类
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面向城市交通应用的移动对象聚类算法比较研究 被引量:5
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作者 刘文凯 唐建波 +2 位作者 蔡建南 熊强强 刘启亮 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第6期69-74,共6页
移动对象聚类方法已被广泛应用于城市交通系统中移动对象的动态聚类模式挖掘,然而,当前对于现有移动对象聚类算法在城市交通中的实际效果尚缺乏客观的分析与评价。为此,该文选取4种具有代表性的移动对象聚类算法(Swarm模式、Convoy模式... 移动对象聚类方法已被广泛应用于城市交通系统中移动对象的动态聚类模式挖掘,然而,当前对于现有移动对象聚类算法在城市交通中的实际效果尚缺乏客观的分析与评价。为此,该文选取4种具有代表性的移动对象聚类算法(Swarm模式、Convoy模式、Platoon模式、Moving Cluster模式),针对北京市出租车移动数据中的拥堵现象挖掘进行实验分析与比较:1)定义模式数量、模式生存期及模式运动距离等指标定量评价和比较现有算法挖掘拥堵现象的能力;2)采用不同的对象数目阈值和时间阈值等参数阈值进行测试,分析算法阈值对移动对象聚类结果的影响。实验结果表明,4种模式中的Convoy模式挖掘虚假拥堵现象的概率最低,挖掘拥堵现象的能力最强。4种移动对象聚类方法对阈值的设置均比较敏感,时间连续性约束对聚类结果有着显著影响。最后,对现有算法在城市交通应用中的适用性给出了相关建议。 展开更多
关键词 移动对象 聚类分析 GPS轨迹
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城市激光点云语义分割典型方法对比研究 被引量:8
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作者 杨柳 刘启亮 袁浩涛 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期17-25,I0001,共10页
基于深度学习方法在城市激光点云语义分割任务中的应用效果缺乏客观的对比与评价,该文选取当前4种代表性点云语义分割深度网络(PointNet、PointNet++、PointCNN、SPG)以及一种基于特征描述子的层次化点云语义分割方法,采用3组开放点云... 基于深度学习方法在城市激光点云语义分割任务中的应用效果缺乏客观的对比与评价,该文选取当前4种代表性点云语义分割深度网络(PointNet、PointNet++、PointCNN、SPG)以及一种基于特征描述子的层次化点云语义分割方法,采用3组开放点云数据集(Semantic 3D、Oakland及TerraMobilita/iQmulus3Durban)对不同方法的语义分割质量进行对比分析,结果发现:1)层次化点云语义分割方法的语义分割质量优于另外4种深度学习方法;2)考虑局部信息的深度网络(PointNet++、PointCNN、SPG)的表现优于仅考虑点云全局特征的方法(Point-Net);3)在基于深度学习的方法中,基于超点图的SPG网络在测试数据中的效果优于其他几种网络。研究结果对于实际应用选择点云语义分割方法以及点云语义分割深度网络的设计优化具有借鉴意义。 展开更多
关键词 激光点云 城市三维信息 语义分割 深度学习 特征描述子
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