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提出了一种顾及空间物理约束的多密度网格聚类算法。该算法通过对障碍物和便利体两种物理约束的数据化处理,降低了聚类的复杂度。利用既有聚类数据又有障碍物的网格单元的二次分割方式来提高聚类精度。针对不同便利体对聚类影响的差异,引入便利度概念。用网格单元密度、单元间质心的曼哈顿距离和便利度三因素来构造判别函数,判别单元间的相似关系。理论分析和实验结果表明,在有任意形状物理约束的空间中,该算法能有效地对不同形状、大小和密度的数据集聚类。 相似文献
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多洞面实体作为现实世界的抽象,主要用来表示拥有多个内部边界的地理实体,如包含多个湖泊的区域,或带有岛屿的湖泊。为了度量这些空间实体,提出了一种顾及多约束的多洞面实体相似性度量模型,该模型将多洞区域看做微场景,将洞视为空间对象,洞之间的方向表示为空间分布关系。顾及复杂多洞面实体中洞与洞之间的方向、几何形状等约束条件,利用傅里叶描述子来描述洞的形状,使用方向特征矩阵来表示洞之间的分布,将相似性度量过程转换变成满足约束条件问题。利用由结点和边组成的关联图对约束条件的匹配过程进行描述。采用伊朗西北部的乌鲁米耶湖作为实验数据,对其不同年份的形态进行相似性度量,实验结果表明该方法简单可行且不失精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻(point to trajectory k nearest neighbor, P2T_k NN)查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统(discrete global grid system, DGGS)在空间上进行再次剖分,从而利用两次剖分得到的时空单元编码来索引落入其中的轨迹片段。在此基础上利用分布式列式存储技术设计了面向轨迹大数据的P2T_k NN查询处理框架,提出了一种顾及轨迹数据空间分布的自适应空间单元搜索算法,即通过分析轨迹数据在给定时间约束下的空间分异特征,动态调整空间单元的搜索步长,从而提升了轨迹稀疏区域的处理效率。针对亿级轨迹的实验结果表明,该方法适用于轨迹大数据的P2T_k NN查询处理,在轨迹稠密与稀疏区域的平均查询响应时间均小于1 s。 相似文献
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空间聚类分析是空间数据挖掘的主要方法之一,旨在发现海量数据中潜在的空间分布模式和异常特征。此处采用空间聚类分析和多尺度分析相结合的策略对海温进行多尺度气候分区。首先,针对气候时间序列特征和异常区域特征,提出一种顾及异常区域的多尺度分区方法;进而,分别采用传统方法和新方法对海温进行多尺度气候分区,通过比较分析发现新方法更优越;最后,利用气候指数对分区结果进行验证,说明新方法是有效的。 相似文献
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浅水多波束测深潮汐改正技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种顾及潮时差变化的多验潮站多边形潮汐分区改正数学模型,设计了海量多波束数据通用的虚拟单验潮站改正模式.应用结果表明,该模型准确地再现了时变水位场,实现了区域瞬时海面的无缝拼接,较好地解决了多波束条带采用传统潮汐分区改正模型引起的断层及锯齿状问题. 相似文献
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针对分布式环境下区域分片片段间的各种原始缝隙,提出一种3RM(Three Relational Matrix)缝隙处理模型。该模型采用两阶段流程,第1步划分空间计算单元,对区域分片边界处的要素进行聚类分组;第2步对各个空间计算单元进行缝隙处理。模型研究区域分片边界处缝隙的描述和区分方法,依据要素拓扑关系、属性关系以及精度3种关系建立了3RM缝隙处理矩阵,发现线状和面状要素在分片数据边界处的38种潜在的缝隙,并建立了相应的缝隙处理方法。运用3RM模型对异构的土地利用分片数据进行缝隙处理试验,试验结果表明,本文提出的缝隙处理模型能够有效处理实际分片数据当中的各种缝隙。 相似文献
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由于存在多约束和多个优化目标,物流配送决策非常困难。针对城市多仓库物流配送问题,提出基于网络Voronoi图的空间启发式优化方法。从空间角度,将多仓库物流配送优化分解为区域分割和路径优化两个空间子问题。基于网络Voronoi覆盖进行服务区域初始划分,顾及仓库容量差异,进行区域边界修正,并创建初始解。路径优化将局部搜索范围限定在网络K近邻内,只搜索最有可能的空间邻域,迭代改进解的质量。该算法最小化路径数量和路径长度。利用深圳市的大规模多仓库物流配送问题测试算法性能。试验结果表明：本文方法能够在15min内求解6400个客户点的大规模物流配送问题,解的质量优于ArcGIS约10.8%,计算时间约为其21.2%。 相似文献
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空间分区问题是将基本的空间单元遵照多个规划准则组合成若干较大簇即空间区域的过程,保证区片的连续性是其空间硬约束条件。近年来,空间分区问题在政治选举区域划分,市政公共设施选址布局,社会紧急服务以及商业销售区域的划分等领域有着十分重要的应用。目前,空间分区问题的研究成果较为零散,缺乏较系统的归纳和总结,而且其应用也大多集中在传统领域。为此,本文对空间分区问题的通用模型进行了总结,并对多目标禁忌搜索算法解决此类问题的流程和核心问题作了详细阐述,最后本文将研究成果应用到江夏区高产农田整理区片自动划分中,并取得了较好的效果。 相似文献
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Michael Govorov Giedr&#x; Beconyt&#x; Gennady Gienko Viktor Putrenko 《Transactions in GIS》2019,23(5):1048-1077
In this article, multilayer perceptron (MLP) network models with spatial constraints are proposed for regionalization of geostatistical point data based on multivariate homogeneity measures. The study focuses on non‐stationarity and autocorrelation in spatial data. Supervised MLP machine learning algorithms with spatial constraints have been implemented and tested on a point dataset. MLP spatially weighted classification models and an MLP contiguity‐constrained classification model are developed to conduct spatially constrained regionalization. The proposed methods have been tested with an attribute‐rich point dataset of geological surveys in Ukraine. The experiments show that consideration of the spatial effects, such as the use of spatial attributes and their respective whitening, improve the output of regionalization. It is also shown that spatial sorting used to preserve spatial contiguity leads to improved regionalization performance. 相似文献
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相比于正交T-Snake算法,传统Balloon Snake算法不受格网约束,能够更加精确提取高分辨率遥感影像上水体,然而尚不能解决河中岛引起的拓扑冲突问题。由此,本文提出了一种改进Balloon Snake算法(T-Balloon Snake),设计了目标内部由于空洞引起的拓扑冲突检测与处理机制。算法首先在目标水体内部手动设置一个初始轮廓,在曲线每次膨胀前对曲线进行自相交检测,若存在拓扑冲突则对曲线进行分裂与合并处理,最终直至迭代停止。实验选取了三类湖泊与河流高分影像,实现了复杂遥感影像水体矢量边界的一次性精确提取。实验结果表明,该方法可直接有效提取水体中深凹以及岛状边界,在提取结果正确性和完整性上都优于传统Balloon Snake算法。 相似文献
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River boundaries extraction from SAR imagery is valuable for flood monitoring and damage assessment. Several rivers, parts of which include dammed lakes caused by landslides and rock avalanches triggered by the 2008 Wenchuan Earthquake, were taken as a case study for robust extraction. In this paper, a novel state-of-the-art approach for automated river boundaries extraction using high resolution synthetic aperture radar (SAR) intensity imagery is presented. The key of our approach lies in the combined usage of local connectivity feature of the river and a region-based active contours model (ACM) in a variational level set framework to differentiate between river and the background. First, sub-patched intensity thresholding segmentation is applied to SAR imagery. Pixels with intensities below the threshold are selected as potential river pixels while the others are potential background pixels. Second, potential river pixels are divided into several connected regions, considering that the river is a big connected region, only relatively bigger regions with similar contrast value are retained as the regions of interest (ROI) while others are noise due to pixel-level decision approach in the first step or shadows due to mountains terrain. Third, the ROI and their contours are regarded as local region and the initial contours to refine the river boundaries, which are used to reduce the scene complexity of ACM and its sensitivity to initial situation, respectively. A novel ACM driven by local image fitting (LIF) energy is presented and used for river boundaries extraction for the first time, which is not only robust against inhomogeneity widely spread in SAR imagery but also can work with efficiency without the need of re-initialization during iteration compared to traditional ACM. The proposed approach was tested on numerous high resolution airborne SAR images containing connected rivers or dammed lakes obtained by Chinese domestic radar system after Wenchuan Earthquake. For the overall dataset, the average commission error, omission error and root mean squared error were 6.5%, 3.3%, and 0.51, respectively. The average computational time for 4000 by 4000 image size was 21 min using a PC-based MATLAB platform. Our experimental results demonstrate that the proposed approach is robust and effective. 相似文献
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为解决现有屏幕饱和度计算模型浪费计算资源,计算结果与实际有时不符等问题,提出了一种基于区域划分的屏幕饱和度计算模型。该方法的主要步骤是:①针对空间目标进行自适应聚类,获取空间目标的疏密分布;②境界,高等级水系,高等级道路联合构建拓扑形成拓扑面,拓扑面与聚类结果进行叠置分析,形成待计算划分区域;③对划分区域分别进行屏幕饱和度计算。实践表明,该方法通过对划分后的可见小区域分别计算,有效弥补了原方法的缺陷。 相似文献
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Area‐preservation Simplification of Polygonal Boundaries by the Use of the Structured Total Least Squares Method with Constraints 
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下载免费PDF全文 This article presents an area‐preservation approach for polygonal boundary simplification by the use of structured total least squares adjustment with constraints (STLSC), with the aim being to maintain the area of the original polygons after the simplification. Traditionally, a simplified line is represented by critical points selected from the original one. However, this study focuses on maintaining the areas of the polygons in the process of simplification of polygonal boundaries. Therefore, the proposed method in this article is a supplement to the existing line simplification methods, and it improves the quality of the simplification of polygonal boundaries in terms of positional and area errors. Based on the sub‐divisions of the original polyline, using the critical points detected from the polyline by the use of line simplification methods, the framework of the proposed method includes three main components, as follows: (1) establishment of the straight‐line‐segment fitting model based on both the critical and intermediate points on the sub‐polyline; (2) introduction of both area and end‐point constraints to reduce the geometric distortions due to the line simplification; and (3) derivation of the solution of boundary simplification by the use of STLSC. An empirical example was conducted to test the applicability of the proposed method. The results showed that: (1) by imposing the linear fitting model on both the critical and intermediate points on the sub‐polylines in the proposed STLSC method, the positional differences between the original points and the simplified line are approximately in a normal distribution; and (2) by introducing both end‐point and area constraints in the proposed STLSC method, the areas of the simplified polygons are the same as those of the original ones at different scales, and the two neighboring fitted lines are connected to each other at the optimized position. 相似文献
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SAR图像河流分割的加权指数区域能量模型 总被引：2，自引：1，他引：1
传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明:与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。 相似文献
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针对即时定位与地图构建(SLAM)在室内动态环境下定位精度低和地图效果差的问题,提出一种基于几何约束和目标检测的室内动态SLAM方法. 使用目标检测网络获取语义信息,提出运动物体漏检的方法;根据先验知识,提出准确识别动态区域的信息判定方法;结合几何约束和深度学习方法剔除动态点,利用静态点估计相机位姿;根据存储信息构建可闭环的静态地图. 在TUM数据集上进行实验,定位精度比ORB-SLAM2提高97.5%,相较于其他动态SLAM可取得更好的性能. 在室内真实环境进行实验,构建的静态地图更准确,有效提高了室内动态SLAM的定位精度和地图效果. 相似文献
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针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。 相似文献
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面向带洞面状对象间的拓扑关系描述模型 总被引：1，自引：1，他引：0
为研究带洞面状对象间的拓扑关系,提出了一种25IM(25交集模型)。以点集拓扑理论为基础,对带洞面状区域的内部、边界和外部进行定义。分析了9IM(9交集模型)在表达带洞面状对象间拓扑关系方面存在的问题,将带洞面状对象分为内部、外边界、内边界、外边界外部、内边界外部共5部分,提出了一种5×5的矩阵模型,即25IM。基于点集拓扑理论,定义了8条规则来排除不符合逻辑的拓扑关系。基于25IM,对8种基本拓扑关系:相离、相接、重叠、覆盖、包含、相等、被覆盖和被包含,进行细分描述。结果表明,本文提出的25IM能够更为详细地表达带洞面状对象间的拓扑关系。 相似文献