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新疆数字地貌的关键技术应用研究
新疆 数字地貌 关键技术
2023/8/21
成果设计和制作基于地图代数理论的现代地貌图符号系统,成功完成了16幅新疆1:100万地貌图编制,建成了总数据量达60GB的新疆地貌信息系统。成果已在 “新疆主体功能区划”、“全国林业区划”、“国家西部1:50000地形图空白区测图工程”、“新疆水资源评价”、“新疆额敏河流域规划”、“塔里木盆地南缘风沙线生态建设关键技术开发与示范”等国家和自治区的重大工程项目中得到应用与检验;支持了“中国1:100...
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院科研成果系列发布（第三十六期）。
EMS: 黑河流域系统模型的发展与应用（图）
黑河流域 系统模型 发展应用
2023/1/17
流域是由水资源系统、生态系统与社会经济系统协同构成的具有层次结构和整体功能的复杂系统，是地球系统科学研究的基本单元。为了更准确地刻画流域生态、水文、社会经济子系统之间的互馈关系和协同演变机制，支持水资源综合管理和流域可持续发展，必须开展流域系统模型研究，发展以流域系统模型为骨架的流域水资源综合管理决策支持系统。
地图投影是地图学的重要研究内容。任何地图投影都不可避免地存在变形问题。针对地图投影的变形，本文提出球面大圆弧和互补比率均值相结合的地图投影面积变形与形状变形指标。
针对轮廓模糊建筑物多边形的化简问题，提出一种基于特征边重构的建筑物化简方法。该方法定义了建筑物的主方向和控制其整体结构的特征边，以保持建筑物的规则形态。首先利用统计加权方法计算建筑物的主方向，基于主方向对建筑物执行直角化操作。然后按照特征边的定义检测直角化建筑物的特征边，将特征边组合并抽象出几种局部结构，建立重组规则。最后通过判别特征边组合的空间关系，选择合适的结构重组规则来化简建筑物。结合真实数...
车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一，深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题，引入深度学习领域的生成式对抗网络，利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征，构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法，实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换...
为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据，满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求，针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题，提出了一种时空关系稀疏图索引方法。设计了一种基于内存图模型的时空索引结构，将多模态场景数据抽象为图的节点和边，支持时间、空间以及关联关系的高效组织，并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储；以多...
2019年末至2020年初新型冠状病毒（COVID-19）的快速传播对中国与世界的公共卫生带来巨大的挑战。如何科学合理地评估新型冠状病毒传播风险并制定相应防疫管控措施，是各国所面临的难题，也是科学防治与精准施策的重要依据之一。作为我国最重要的城市群之一，粤港澳大湾区受本次新型冠状病毒影响较大，且春节假期后大量的复工回流人口进一步带来潜在的传播风险。
基于深度强化学习的电动出租车运营优化
深度强化学习 电动出租车 DDQN 出租车运营
2021/6/2
作为公共交通的重要组成部分，电动出租车对电动车推广具有重要的示范意义。相较于燃油出租车，电动出租车需要耗费更多充电时间，降低了出租车司机的使用意愿，全面推广面临较大阻力。强化学习方法方兴未艾，适用于出租车运营的顺序决策过程。基于强化学习，本文构建双深度Q学习网络（double deep Q-learning network，DDQN）模型模拟电动出租车的运行。根据出租车的实时状态选择并执行最优载客...
针对经典Delaunay三角网平面点集形状重构方法存在的经验参数确定和容易出现不符合实际情况的碎洞问题，提出了一种顾及Gestalt邻近与简化原则的Delaunay三角网平面点集形状重构的算法SRGT。首先根据邻近性原则，采用双极差粗差探测技术来识别和定位Delaunay三角网中的极长边，逐步细化三角网中的内外边界；然后基于简化性原则，将形状重构的碎洞优化转化为粗差探测问题，并利用3σ粗差探测原则...
网络环境下海量、高维、动态、多尺度地理空间矢量场数据的在线高效可视化，一直是大规模密集矢量场数据集成与综合应用分析亟须解决的关键问题。地理矢量场数据蕴含大量非规则、多尺度、时空异质的变化特征与结构，传统矢量场纹理可视化方法，受全局统一采样密度的限制，存在典型的稠密遮挡、特征模糊的问题。针对上述问题，本文提出了一种顾及地理矢量场空间变化特征的多分辨率纹理可视化方法，引入复合信息熵定量显式描述矢量场的...
基于滚动球变换的TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达
TIN_DDM 滚动球变换 地形划分 连续尺度表达
2020/6/28
针对TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达中存在的应用场景与数据类型特殊、地形形态划分边界不明确和地形尺度认知存在差异等问题，提出了一种基于滚动球变换的TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达算法。该算法在分析滚动球变换构建原理的基础上，通过挖掘滚动球变换在地形形态识别方面的应用潜能，设计了TIN_DDM采样点地形类型判定准则；针对判定准则在地形形态连续尺度表达过程中无法应用的问题，通过对滚动球...
含缺值GNSS基准站坐标序列的非插值小波分析与信号提取
GNSS坐标时间序列 缺失数据 小波变换 信号提取
2020/6/28
受多种因素影响，GNSS基准站坐标序列通常都含有缺值，传统小波分析需要对缺值数据进行内插或补零处理。本文基于小波系数与时间序列观测数据的重构关系，提出了一种非插值的二进小波变换的最小范数解法，导出了相应的计算式，并严格证明了传统的补零处理算法与本文的最小范数解法等价。最后利用中国地壳运动观测网络一期27个基准站实测数据以及模拟数据进行了验证分析。结果表明，本文的非插值算法与插值算法提取的信号差异较...
城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型
城市扩展 元胞自动机 多结构卷积神经网络 地理模拟
2020/5/11
传统的城市扩展元胞自动机（CA）模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题，本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型（MSCNN-CA），并以武汉主城区和上海浦东新区为例，模拟了两个试验区2005-2015年期间城市扩展过程。