摘要：全球离散格网系统（discrete global grid systems,DGGS）是一类新兴的数字地球参考框架，在大尺度多源地理空间数据集的组织、集成与分析方面具有天然优势。现有全球离散格网系统构建方法中，基于多面体投影方法生成的格网系统具有更加优异的几何性质，因而被广泛研究。基础多面体及投影方法是格网系统设计选项中影响格网单元几何性质的主要因素。为构建更加均匀、高效的格网系统，选择菱形三十面体作为基础多面体，推导菱形三十面体与地球球体等积投影的正反算解析公式，并将其应用于3种不同单元形状等积全球离散格网的生成。对比实验结果表明，与二十面体Snyder等积投影相比，所提方法的角度变形减小约51%，且克服了Snyder逆投影迭代求解导致格网生成效率较低的不足，为全球离散格网系统的相关应用提供了优选解决方案。

摘要：地貌表示的技术与方法是地图制图学的重要研究内容,地貌晕渲图是在二维平面有效表现三维地貌的主要形式。针对当前计算机晕渲图表现效果有待提升的问题,提出了基于ResUNet深度学习模型,使用数字高程模型(digital elevation model,DEM)制作晕渲图的方法,即通过构建具有对应关系的DEM和高质量手工晕渲样本集,并训练搭建的特定网络模型,以实现任意区域基于DEM数据的晕渲图制作。实验结果表明,该方法能够生成艺术性强、地貌表现效果好的晕渲图,晕渲图整体效果较大程度地接近手工晕渲作品;同时,搭建的深度学习模型适用于大多数地貌类型;与U-Net模型相比,所提模型对不同分辨率DEM的适应性更强,且生成的晕渲视觉效果更优。

摘要：在解析生物危害事件构成要素的基础上,本文采用自顶向下模式层构建和自底向上数据层构建相结合的方式进行了面向生物危害事件地理知识图谱的构建,其中模式层构建中进行了生物危害事件主要概念的分类分层和关系设计,数据层构建则针对不同数据设计了对应的知识抽取方法,并以图数据库进行结构化与非结构化数据的统一管理。最后,以郑州市新冠肺炎疫情事件为例,对所构建的知识图谱性能进行了实验分析。实验结果表明,本文构建的知识图谱可以清晰地表达生物危害事件中的对象与关系,预测事件发生的可能性和估算事件造成的危害程度,对于提升生物危害事件风险评估效能具有很好的支持作用。

摘要：当前,基于机器学习和智能手机的室内/室外导航场景感知模型存在仅利用室外GNSS信号和感知精度差的问题。我国自主可控的音频定位技术的推广,为室内/室外导航场景感知提供了新的可用信号。本文优化选取手机端12个GNSS和音频信号的特征,设计基于鲸鱼优化(WOA)和随机森林(RF)的室内/室外导航场景感知模型。结果表明,相较于单一特征,音频信号特征和GNSS信号特征组合显著提高了场景感知的精度;与反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、长短时记忆网络(LSTM)、RF 5种传统方法相比,本文所提方法的效果最优,准确度、精确度、召回率、F1均超过了96%,本文所提算法与传统RF算法的计算速度基本相当。

摘要：大区域海量机载激光点云快速配准是点云数据应用的一个基础性问题,为了评估三维点云转变为二维影像进行点云配准策略的有效性,设计了基于二维投影的海量点云快速配准方法,从有效性和适应性的角度,建立了评估指标体系,利用大区域机载LiDAR数据作为测试数据。试验结果表明:该算法策略可以有效用于大区域海量机载LiDAR点云数据的高精度配准,在配准重合度、点云均方根误差、平均绝对误差、配准时间4个指标上都取得了最好的效果,即使无色彩信息的点云,或者差异较大的点云数据之间的配准也能适用。

摘要：高精度、高分辨率的海洋扰动重力梯度基准图是将水下扰动重力梯度辅助惯性导航付诸于实践的关键技术之一，可依据边值问题理论，基于移去-恢复技术计算求得。基于传统串行算法存在计算效率低、耗时长等问题，为满足大范围乃至全球海洋扰动重力梯度基准图的快速构建需求，利用中央处理器（central processing unit, CPU）与图形处理器（graph processing unit, GPU）混合并行（CPU+GPU）编程平台，设计了一种高效的混合并行计算方案。首先，利用数组收缩膨胀方法，有效解决了CPU进行勒让德函数递推计算过程中内存读写冲突问题；然后，引入Hilbert空间填充曲线，将二维格网重力异常数据降维成为具有高度聚簇性的一维数组，通过其在GPU显存中的快速索引，实现了Stokes积分的高效计算。在CPU型号为Intel Xeon（R） Gold 6130、GPU型号为Tesla V100的计算机上进行实验，利用该混合并行方案计算6°×6°范围、1′分辨率的全张量海洋扰动重力梯度基准图仅需15.84 s，而传统串行方法需要35 min以上；计算2°×2°范围、30″分辨率基准图仅需22.7 s，串行方法则需要52 min；计算2°×2°范围、10″分辨率基准图需要26.7 min，串行方法则需要两天以上。在保证并行计算绝对误差小于等于1×10-6E、Txx+Tyy+Tzz绝对值的最大值小于0.1 E、均方根误差小于0.01 E的前提下，实现了全球全张量海洋扰动重力梯度基准图模型的快速构建。

摘要：针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构.具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构.试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图.

摘要：格网系统是一种多分辨率栅格数据结构,在多尺度地理空间数据组织、处理和分析中应用广泛.六边形格网系统具有重要几何特性,相关研究已引起学术界广泛关注,格网层次关系描述及计算是研究难点之一.本文引入复进制数理论,通过间隔层次格网单元隶属关系,建立平面四孔六边形格网系统数学模型,据此提出等效编码方案,定义编码运算并归纳运算规则,设计编码索引、编码与笛卡儿坐标互换算法.对比试验结果表明,本文提出的编码方案与同类成果相比具有结构对称性,可显著提高编码操作效率,具有实际应用潜力.

摘要：针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。

摘要：针对区域范围内多幅待镶嵌影像之间的色彩差异问题,提出一种基于GPU的分块加权Wallis并行匀色算法。首先,根据变异系数对影像自适应分块并利用双线性插值确定每一个像素的变换参数,利用加权Wallis变换消除影像间的色彩差异。然后,为了控制区域整体的匀色质量,利用Voronoi图和Dijkstra算法确定影像间的处理顺序。最后,利用GPU技术进行并行任务设计并从配置划分、存储器访问和指令吞吐量等方面进行优化,提高算法运算效率。实验结果表明,本文方法既能有效地消除影像间色彩差异,又能消除影像间的对比度差异。与CPU串行算法相比,GPU并行算法显著减少了计算时间,加速比最高达到60倍以上。