"3 S"集成及其应用

介绍了“3S”（RS,GIS,GPS）技术的内容、发展历史与动态;根据深度、广度和同步性三个标准详细地论述了“3S”集成的确切含义和各种集成模式对应的实现方式之间的差异;阐述广度标准下的四种集成方式（RS与GIS,GIS与GPS,RS与GPS,GIS与RS和GPS）的特点和主要应用领域;论证“3S”集成应用的本质是提供不同层次的空间信息服务,并提出多学科协同配合研究“3S”集成的思路。     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

基于梯度特征的高分辨率卫星遥感影像阴影检测

以高分辨率卫星遥感全色影像为数据源,根据阴影区在影像上的灰度与梯度特征,研究了它与水系、建筑物、绿地、道路等地物类型的区别,描述了阴影边界与太阳方位角的关系,并在此基础上针对实验数据提取阴影区.结果表明,所采用的方法能有效地识别影像中的阴影.     

基于多目标价值函数的流媒体代理缓存替换策略

在单代理结构上,分析了传统的缓存价值函数,综合多种目标设计了一种新的价值函数,提出了基于多目标价值函数的缓存替换算法MOC.理论分析和模拟实验表明,MOC在网络传输成本、命中率和字节命中率等重要的性能指标上大大优于传统的缓存替换算法.     

定量地理学的一种发展趋势--GeoComputation

随着计算机及相关的信息获取技术的不断进步，各种类型的数据库逐步建立并以越来越低的的成本提供大指量数据。科学研究的重点自然地转向现有数据库中的数据挖掘或者称为隐含信息提取。空间数据因其量大、多维和存在自相关等原因，其数据挖掘较其他数据类型更为复杂，20世纪90年代中期Stan Openshaw认为空间数据挖掘已成为定量地理学中一个重要分支，并以GeoComputation命名这个新的学科。本文讨论了GeoComputation命名这个新的学科。本文讨论了GeoComputation的内容体系和各种定义，并论证其作为一个学科的必要性和合理性。     

一种基于仿射变换的SIFT误匹配剔除方法

针对基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)在配准过程中存在大量误匹配的问题,提出一种基于仿射变换的误匹配剔除方法.该方法首先根据SIFT算法粗匹配后得到的初始匹配点对,利用最小二乘法求解仿射变换的系数,然后通过不断迭代去除均方根误差较大点对的匹配关系.以长汀县不同时相的TM影像配准为案例的实验结果表明,所提出的方法简明高效、配准精度优于目前被广泛使用的RANSAC误匹配对剔除方法.