摘要：高光谱作为“图谱合一”的遥感技术,具有精细光谱和空间影像的地面覆盖观测与识别优势。然而,高光谱遥感数据的光谱信息表征以及空间信息的利用给双时相高光谱遥感图像变化检测任务带来了巨大的挑战。为此,本文探讨了一种光谱—频域属性模式融合的高光谱遥感图像变化检测方法 SFDAPF(Spectral-Frequency Domain Attribute Pattern Fusion)。首先,设计一种基于梯度相关性的光谱绝对距离,使双时相高光谱遥感图像像元对的属性模式从光谱信息表征方面得到了逐级量化;其次,基于傅里叶变换理论提出一种变化像元属性模式显著性增强策略,从全局空间信息利用方面改善了变化与非变化属性像元对的可分性;再次,将全图属性模式显著性水平与梯度相关性的光谱绝对距离进行融合,得到变化检测的综合界定值;最后,依据虚警阈值确定双时相高光谱遥感图像变化检测的二值化结果。将本文提出的SFDAPF方法在开源的双时相高光谱遥感图像河流和农场数据集上进行了变化检测性能验证,结果表明SFDAPF方法能够优于传统的和最新的变化检测方法,变化检测的总体精度在河流和农场数据集上分别达到了0.96508和0.97287 (最高精度为1.00000)。证实了本文SFDAPF方法的有效性。

摘要：针对传统矢量地图可逆水印算法往往因片面追求水印容量而容易暴露水印的问题,本文设计了一种扰动程度可控的矢量地图可逆水印算法。首先,基于量化索引调制的思想设计了坐标点的状态区间轴,利用水印信息调制坐标点的状态值实现水印的嵌入;然后,利用最大扰动区域方法限定坐标点状态区间的范围,确保水印信息的嵌入对数据的扰动控制在合理范围内,不会对数据质量造成较大影响;最后,将二进制水印信息十进制化,利用十进制数在最大扰动区域范围内调制坐标点的状态值,实现水印信息的大容量嵌入。试验结果表明,本文提出的矢量地图可逆水印算法不仅容量大,而且扰动程度可控,对常规几何攻击、坐标点攻击等具备较强的稳健性,能够较好地处理水印容量、不可见性及稳健性之间的相互制约关系。

摘要：耕地资源的快速、精准提取是支撑耕地保护和耕地用途管制的重要基础。随着高分辨率遥感和人工智能技术的快速发展,高分辨率遥感耕地提取已逐渐由传统的基于像元和面向对象的分类算法过渡至以深度学习为代表的智能化耕地提取新阶段,并取得不少成果,但也同样面临着诸多挑战。首先,梳理和分析了传统耕地提取算法和基于深度学习的智能化耕地提取算法的研究现状,阐述了深度学习支持下的耕地提取研究的必要性;然后,结合全卷积神经网络的发展历程,介绍了深度语义分割技术的基本原理以及在耕地提取应用中的实验流程,并归纳了主要的智能耕地提取算法;最后,围绕智能化耕地提取研究存在的不足,探讨了智能化耕地提取技术的发展趋势。

摘要：现有矢量地图零水印算法研究主要集中于空间统计特征信息的挖掘,方式单一导致安全性不足。深度学习可提取数据隐蔽的内蕴特征信息,为数字水印研究提供了新思路。该文利用深度学习中的自编码器模型挖掘深层、稳健的特征信息,提出基于自编码器的鲁棒性矢量地图零水印算法。首先,提取矢量地图的特征点并计算特征点集的坐标差序列,按进制转换和补位操作构建自编码器的训练图像;然后,通过迭代训练和模型优化得到模型训练后的特征信息矩阵,将特征信息矩阵与置乱加密后的水印图像异或操作得到零水印图像。实验结果表明,该水印算法能抵抗常见的几何攻击、坐标点攻击、压缩攻击等,具有较强的鲁棒性和实用性,可为矢量地图的版权保护提供技术参考。

摘要：针对矢量地图频率域水印无法兼顾不可见性与水印容量的问题,该文提出一种改进的离散傅里叶变换(DFT)和快速响应(QR)码的矢量地图数字水印算法。该算法利用QR码作为水印信息的载体,通过QR码高荷载的能力提升水印信息容量。在水印嵌入时,对顶点坐标进行DFT变换后获取幅度值序列,设计了一种奇偶性判断规则,在嵌入强度可控的情况下,将二值QR码信息嵌入至DFT的幅度值序列中。实验结果表明,所提水印算法对平移、旋转等几何攻击有很好的鲁棒性,以QR码为载体实现了在频率域水印算法中高荷载水印信息的嵌入,且基于奇偶性规则嵌入的方式不仅实现了水印盲提取,对数据的干扰程度也很小。

摘要：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。

摘要：对标新工科发展理念,教学团队立足于“GIS空间分析”的学科交叉特点,针对过往教学痛点,探索面向国际学术前沿和行业最新需求的地理信息科学专业授课模式,提出了兼顾实践与创新能力的多元化情境-角色-任务(DSRT)教学模式。通过知识体系重构、综合培养导向的情境活动设计、四维兼顾的考核评价体系构建,激发学生学习兴趣,全面培养学生的地学素养、工程实践和创新能力,有效提升学生解决复杂问题的综合能力,为高校复合型地理信息科学人才培养提供参考。

摘要：以自动生成测地线活动轮廓(geodesic active contour,GAC)模型的初始曲线及改进其外力为出发点,提出一种基于LiDAR点云和随机影像数据,利用改进的GAC模型进行建筑物边界提取的方案。首先利用形态学交替序贯滤波自动获得模型演化的初始曲线;进而利用LiDAR深度梯度影像改进模型演化的外力,得到了改进的测地线活动轮廓(improved geodesic active contour,IGAC)模型。仿真试验表明,采用IGAC模型,可抑制弱边界泄漏,并提高建筑物边界提取的完整性和形状精确度。

摘要：空间数据库的分布式体系结构一直是理论研究的热点和工程实践必须面对的问题。提出了基于三层构架的空间数据库分布式体系结构:本地空间数据模型层、统一的空间元数据模型层和统一的全局空间数据模型层,并把这种体系结构用于广东省水资源规划信息管理系统,用于管理分布式的水资源规划信息。

摘要：针对GIS增量更新中存在的一致性维护与空间冲突问题,提出一种自适应的矢量数据增量更新方法。以同名对象匹配为切入点,探讨变化对象的检测与增量更新的方式。在综合考虑空间距离,语义相似度及拓扑一致性约束的基础上,提出接边匹配度的计算方法并设计自适应的对象接边算法。同时,介绍矢量数据增量更新中基于约束规则的空间冲突检测与处理方法。并以矢量地形图试验数据验证文中所提出的模型与算法。