摘要：文章基于珠三角地区全产业链家具企业POI数据,采用DBSCAN空间聚类算法识别并提取家具产业空间聚类集群,运用核密度估计、轮廓系数等方法剖析了家具产业空间聚类的总体特征、产业链结构特征和等级结构特征,并通过空间熵指数分解辨析了珠三角地区家具产业空间聚类的驱动力。结果表明:(1)珠三角地区家具产业主要聚类集群有7个,呈“多核心扇状”空间分布以及“一主三副”中心分布的等级结构特征,主中心位于顺德,副中心位于厚街、沙溪和香洲。(2)家具产业链上游企业空间聚类呈“二主一副”中心分布的等级结构,主中心为顺德和香洲,次中心为斗门;中游和下游企业空间聚类呈“一主一副”中心分布的等级结构,主中心均为顺德,次中心分别为禅城、厚街。(3)非空间因素更能解释珠三角地区总体家具产业的空间聚类,解释程度达80%,且随着空间距离的上升而逐渐增加。而空间因素主导家具产业链上、中、下游空间聚类,解释程度为60%~70%。(4)珠三角各地区家具产业空间聚类的形成与演进受空间与非空间因素的影响程度各不一样,广州、中山、江门等地家具产业空间聚类集群受空间因素的影响相比其他地区更突出。

摘要：城市可视为自适应复杂系统,在对城市的研究中存在着不确定性问题。熵模型为城市复杂系统定量研究中的不确定性问题提供了解决思路。本文梳理了熵应用于城市研究的相关文献,阐述了熵指数模型、最大熵模型和熵概率模型的内涵及其在城市研究中的应用场景;结合对巴蒂空间熵模型的修正,重点论述了广义空间熵概念,并提出了局部空间熵模型。论文认为,熵模型为城市系统中复杂性研究提供了方法与技术上的支撑,在新城市科学的研究范式中,以熵理论为代表的社会物理学2.0有着广泛的应用潜力。

摘要：针对现有的无人机因飞行高度较低、视野小、获取影像像幅较小导致影像处理时数量剧增且部分影像质量较差等问题,提出一种基于SSEQ算法的无人机影像快速成图方法。该方法首先对无人机影像进行降采样和分块处理,提取影像局部块上的空间熵和频谱熵信息;然后利用SVM和SVR进行训练、预测和回归,评定影像质量;最后依据评定结果筛选出高质量影像完成拼接实验,并提取控制点的图上坐标,记录实验耗时。实验结果表明,基于SSEQ算法筛选后生成的正射影像与原始影像拼接生成的正射影像精度接近,拼接效率提高39.27%。

摘要：测绘,计算机、通信等技术的发展,使得空间数据量持续增长并呈现出鲜明的异构性,尤其是步入大数据时代,数据来源纷呈、数量激增。作为空间信息的主要载体,高质量遥感影像一直是遥感工作者孜孜追求的目标。时至今日,海量遥感数据与有效信息匮乏之间的矛盾日显突出。不言而喻,“信息”是遥感影像数据的基本和核心。如何合理而有效地对遥感影像进行信息度量与分析,对进行遥感影像数据信息挖掘具有极其重要的意义。除了为遥感影像信息提供定量的指标,对遥感影像处理过程进行定量的信息分析,对于改善影像处理的性能也具有重要的指导作用。影像信息的度量一直是一个复杂有争议的问题,虽然已有一些对信息的描述方法,但是至今仍没有一个全面有效的解决方案。信息论作为信息科学中一门普适性的理论,已经逐渐渗透到遥感领域中来。本文以信息论为主要理论支撑,以信息测度为主线,结合遥感影像的特点,对遥感影像的信息度量方法与分析方法进行了研究。通过对遥感影像的统计特性和信息测度的详细分析,并结合现有研究成果和方法,建立遥感影像信息度量与分析框架,研究了顾及空间相关的空间熵度量方法、顾及噪声与相关性的多波段影像信息度量方法、遥感影像降质过程的信息传输率影像复原的性能限等关键问题。本文主要的研究工作和创新之处体现在:第一,系统总结了现有遥感影像信息度量的方法,噪声评价方法,以及信息理论在遥感领域应用的研究现状。对现有的研究方法进行了归纳、总结,分析现有方法的优势与存在的不足。第二,研究了用于遥感影像的信息熵与互信息测度,以及用于影像信息分析的信息率失真理论。分析了影响遥感影像信息度量的主要因素,建立了以信息论为基础的遥感影像信息度量与分析框架,为遥感影像的信息度量与分析方法提供理论模型,构建了用于信息度量的信源熵模型和用于成像过程信息分析的互信息模型。第三,分析了影像空间相关对影像信息度量的影响,研究了一种基于简化的马尔科夫随机场的空间熵测度方法,在顾及空间相关的基础上用以度量遥感影像的信息量。并与有代表性的影像信息度量方法进行对比分析,验证空间熵信息测度的有效性。并将影像的空间熵测度推广到两幅影像共同信息的度量,并将其应用于分析遥感影像融合过程中的有效信息流量。第四,对现有的遥感影像噪声评价方法进行了全面的总结,分析了现有技术方法的特点和不足,在此基础上,提出一种改进的散点图噪声估计方法,可以提高遥感影像噪声估计的精度与稳定性。在影像噪声估计与去相关的基础上,研究了一种基于广义高斯分布(GGD)和参数熵模型的多波段影像信息测度方法。该方法通过一种无损压缩编码(DPCM编码),在不损失影像信息的情况下对影像进行去相关处理,通过去相关处理消除影像波段内和波段间的信息冗余。通过对不相关的影像数据分布进行去卷积处理获取无噪且不相关的影像信号的概率密度函数,去除噪声的影响。该方法可以很好地度量多波段影像的有用信息量,也可对多光谱影像灰度信息与纹理信息进行综合分析。第五,针对降质成像系统的特点,即观测数据受到系统点扩散函数(PSF)和噪声的降质作用,提出一种顾及PSF和噪声的条件互信息测度方法,用以量化通过成像系统的信息传输率。对于成像过程的信息传递的分析有利于对成像场景信息的预判,将成像过程的信息传输率应用于遥感影像复原性能限的推导。针对降质影像复原的性能限问题,提出了一种基于信息率失真理论的影像信息分析方法。该方法以MSE(Mean Squared Error)为失真度度量参数,用率失真函数R(D)的反函数失真率函数D(R)求解影像复原的性能限,从而为遥感影像复原算法提供理论指导。