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顾及多级空间索引结构的矢量地图局部加密方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 569-581页

作者：丁晨彭程唐建波邓敏杨学习刘慧敏中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 湖南省地理空间信息工程技术研究中心湖南长沙410018 江西师范大学地理与环境学院江西南昌330022

随着地理信息产业的蓬勃发展,地图与各类生活服务深度融合,地图从专业化应用逐步走向大众化应用。大数据时代的到来,为地图数据的分发、共享、获取与动态更新等提供了极大便利,但伴随而来的是地图数据传输过程中面临的信息泄露、窃取等... 详细信息

随着地理信息产业的蓬勃发展,地图与各类生活服务深度融合,地图从专业化应用逐步走向大众化应用。大数据时代的到来,为地图数据的分发、共享、获取与动态更新等提供了极大便利,但伴随而来的是地图数据传输过程中面临的信息泄露、窃取等安全隐患问题也日益严峻。现有的矢量地图加密方法大多是在经典密码学算法基础上扩展而来,虽然已有加密方法考虑到矢量地图的特征,但是现有方法大多仍以整个地图或图层为加密单元,在用户需要访问某个局部的感兴趣区域时需要对整个地图文件或图层进行解密,对于矢量地图的按需局部加密仍未提出有效方案,还难以满足大数据时代地图按需用图、众包地图数据采集与云端更新等应用场景对矢量地图局部加密的应用需求。为此,本文从矢量地图的数据结构特点出发,提出了一种顾及多级空间索引的矢量地图局部加密方法。通过点、线、面不同矢量地图数据的加密试验分析,结果表明:①本文方法可以有效实现矢量地图的局部加解密;②相比于现有加密方法,本文方法采用局部加密策略,且支持多级分块并行加密,具有更高的加密效率;③本文针对不同加密单元采用不同加密参数,显著提高了加密算法的抗攻击能力。

关键词：矢量地图加密空间索引混沌系统局部加密众包数据

基于自适应密度聚类的单车出行源汇时空区域探测方法

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：汪晓龙石岩王达汤仲安刘宝举陈炳蓉邓敏中南大学地球科学与信息物理学院湖南省地理空间信息工程技术研究中心湖南省第三测绘院

无桩共享单车凭借灵活性强、成本低、全天供应等优势，已成为当前我国共享单车服务主要形式。然而，过于灵活的无桩共享单车经常出现特定时空域内稀缺借不到或堆积还不进的供需失衡现象。准确、精细地探测共享单车出行OD分布失衡时空范... 详细信息

无桩共享单车凭借灵活性强、成本低、全天供应等优势，已成为当前我国共享单车服务主要形式。然而，过于灵活的无桩共享单车经常出现特定时空域内稀缺借不到或堆积还不进的供需失衡现象。准确、精细地探测共享单车出行OD分布失衡时空范围与失衡程度是可靠认知单车供需关系、科学调度单车资源和发展绿色可持续公共交通的关键问题。当前研究大多利用预定义网格等方式划分空间单元，进而构建指标度量出行OD失衡程度并设置失衡阈值提取源汇范围。基于人工先验硬性划分时空单元和设置失衡阈值的方式极易低估源汇时空范围与失衡程度。同时，当前缺乏出行源汇区域及时序演化的耦合分析。为此，本文提出一种基于时空密度的二元聚类方法自适应地提取出行源汇。首先，基于密度显著性统计判别视角适应性地提取OD核点；进而，构建二元变量分布失衡统计判别提取源汇邻域；最后，利用时空邻接约束扩展提取出行源汇的精细时空范围。利用厦门岛无桩共享单车轨迹数据进行实验发现，本文在早高峰内共识别出11351个源区域和9453个汇区域，每小时源汇数量最高可达近2000个，其中源区域失衡指数集中于[0.5，1]，汇区域失衡指数集中于[-1，-0.5]，证明本方法能够精细、可靠地提取表征车辆借还分布失衡的出行源汇空间区域、持续时间及其失衡程度。

关键词：出行源汇分布失衡密度聚类二元聚类时空分析共享单车

2000-2020年滇中城市群不透水面时空动态演变及驱动力分析

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水土保持研究 2024年第4期31卷 364-373页

作者：丁雪邵馨邓瑞芳彭双云王金亮云南师范大学地理学部昆明650500 云南省高校资源与环境遥感重点实验室昆明650500 云南省地理空间信息工程技术研究中心昆明650500 云南师范大学信息学院昆明650500

[目的]揭示滇中城市群不透水面时空动态演变特征及驱动力机制,进而为制定滇中城市群规划和发展策略提供理论参考。[方法]利用2000—2020年滇中城市群GISD 30 m不透水面数据,运用不透水面动态度、标准差椭圆、象限分析法和地理探测器等... 详细信息

[目的]揭示滇中城市群不透水面时空动态演变特征及驱动力机制,进而为制定滇中城市群规划和发展策略提供理论参考。[方法]利用2000—2020年滇中城市群GISD 30 m不透水面数据,运用不透水面动态度、标准差椭圆、象限分析法和地理探测器等空间分析方法揭示了不透水面时空变化规律及驱动力机制。[结果](1)时间演变:近20年滇中城市群不透水面整体扩展速率呈现下降—上升—下降的波动趋势,年均扩展速率为66.77 km^(2)/a,年均动态度达4.36%,不透水面的动态度呈现不断下降趋势。近20年来,滇中城市群不透水面面积扩大了1402.2 km^(2),增长率高达91.5%。(2)空间演变上:近20年滇中城市群不透水面扩展各个城市空间差异较大,其中昆明市不透水面扩展较多,楚雄彝族自治州扩展面积较少。各城市群总体上朝南部—东南部方向扩展,迁移重心基本稳定。(3)近20年来滇中城市群不透水面的扩展具有明显的方向性,总体向东北—西南方向扩展。其中2005年标准差椭圆面积最大,不透水面开始高速扩张,20年来不透水面重心变化较为稳定,整体一直保持向南迁移,总体变化相对较小。(4)从不透水面的驱动机制分析,人口因素对其扩展的影响显著,而LAI、坡度、降水、温度以及NDVI等因素对不透水面扩展的影响不显著。人口和其他因素之间的交互作用强度明显强于其他因素之间的交互作用。[结论]近20年以来滇中城市群不透水面不断扩展,对城市群的资源环境承载力和国土空间格局产生巨大影响,为此应加强不透水面空间优化布局,为实现滇中城市群高质量跨越式发展提供有力支撑。

关键词：不透水面滇中城市群时空演变驱动力分析

结合桥梁难分样本优化的大清河流域水坝遥感检测

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自然资源遥感 2024年

作者：郭勇张琳翔许泽宇蔡中祥中国科学院空天信息创新研究院国家遥感应用工程技术研究中心信息工程大学地理空间信息学院

水坝的检测对于城市规划、生态环境评估等有着重要意义。目前基于遥感的水坝检测研究主要是基于样本集的算法改进或在小区域上的检测，缺乏在大尺度地学区域的实践应用。而在大区域中，水坝分布稀疏，地表存在更多的桥梁等地物会对水坝... 详细信息

水坝的检测对于城市规划、生态环境评估等有着重要意义。目前基于遥感的水坝检测研究主要是基于样本集的算法改进或在小区域上的检测，缺乏在大尺度地学区域的实践应用。而在大区域中，水坝分布稀疏，地表存在更多的桥梁等地物会对水坝的检测形成显著干扰。为应对这一问题，该文以大清河流域为例，研究大尺度区域内的水坝遥感检测。该文研究主要分为两个阶段，第一阶段是将容易与水坝混淆的桥梁作为难分负样本(即容易产生假阳性的样本)参加训练，基于DIOR公开数据集改进适合于水坝提取的神经网络结构；第二阶段是基于优化后的网络以及大区域多源样本数据进行微调训练获取模型，并实现大清河区域的水坝检测。优化后的模型模型在第一阶段测试得到了78.3%的水坝检测精度，在第二阶段大清河流域检测得到了330处水坝，其结果与现有公开的水坝空间分布数据集GRandD相符，且更为详细。结果表明，结合桥梁样本优化训练后的模型可以有效避免对桥梁的误提取，从而提高检测精度。

关键词：水坝难分负样本大清河流域 CenterNet网络目标检测

基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计综述

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遥感学报 2024年第09期 2170-2186页

作者：程彬彬于英张磊王自全江志鹏信息工程大学地理空间信息学院

现实世界中不存在完全静态的场景，动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息，与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势，有着极强的研究意义和广阔的发展前景，在三维重建、自... 详细信息

现实世界中不存在完全静态的场景，动态场景下的单目深度估计方法是指从单幅影像中同时获取动态前景和静态背景的深度信息，与传统双目估计方法相比具有运用灵活、成本较低等优势，有着极强的研究意义和广阔的发展前景，在三维重建、自动驾驶等下游任务中起着关键作用。深度学习技术迅速发展，自监督学习不使用真实数据标签，吸引众多学者的研究热情。国内外众多学者为了处理场景中的动态物体相继提出一系列自监督单目深度估计算法，为广大相关领域的研究者奠定了研究基础，但目前尚未有对上述方法进行综合分析的研究。针对这一问题，本文对基于深度学习的自监督单目动态场景深度估计技术进展情况进行了系统性梳理与总结，首先归纳了基于深度学习的自监督单目深度估计的基本模型，分析了动态物体是如何对场景深度估计产生的影响；其次，介绍了单目深度估计研究的常用数据集以及评价指标，对经典动态场景下单目深度估计模型进行了性能对比分析；然后，依据对动态物体的处理方式不同，分别从动态场景鲁棒深度估计和动态物体跟踪与深度估计两个研究方向，进行了总结与定量分析；最后对动态场景单目深度估计的未来发展方向进行了展望。

关键词：遥感动态场景单目深度估计自监督学习深度学习三维重建

基于增温敏感性指数的城市功能区升温效应空间分异研究

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热带地理 2024年第3期44卷 557-568页

作者：杨慧徐伟铭邵尔辉廖云婷林馨福州大学数字中国研究院(福建) 福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心福州350002

利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法(Boosting Regression Tree, BRT)构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异... 详细信息

利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法(Boosting Regression Tree, BRT)构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异进行定量测度,进而对区域尺度上的城市热环境空间分异机制进行深入探讨。结果表明:1)基于Place2vec模型的城市功能区识别结果具有较高的精度;2)除绿地与广场区外的4类功能区均具有高温现象,其中产业区的热场强度最高;3)各类功能区整体增温敏感性由高至低依次是:产业区、生活服务与住宅区、商业区、公共管理与服务区、绿地与广场区;不同升温阶段的功能区增温敏感性存在差异,在高温梯度下差异显著;地表覆被增温敏感性具有明显的功能区域分异特征。

关键词：城市功能区城市热环境地表升温增温敏感性 Place2vec模型 BRT算法福州市

顾及分层动态区域增长的车载LiDAR点云行道树提取方法

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地球信息科学学报 2024年第8期26卷 1975-1990页

作者：关宇忻王竞雪许峥辉辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 辽宁工程技术大学地理空间信息服务协同创新研究院阜新123000

行道树的准确提取对生态园林城市建设及城市智慧化发展具有重要意义。但车载LiDAR点云数据中经常出现行道树与近邻地物相互遮掩、连接的情况,从而导致无法准确进行行道树提取。针对这一问题,本文提出一种分层动态区域增长行道树提取方... 详细信息

行道树的准确提取对生态园林城市建设及城市智慧化发展具有重要意义。但车载LiDAR点云数据中经常出现行道树与近邻地物相互遮掩、连接的情况,从而导致无法准确进行行道树提取。针对这一问题,本文提出一种分层动态区域增长行道树提取方法。首先,通过点云栅格化滤除地面点并根据地物投影特征进行行道树初步提取。然后,根据地物分布特征对点云数据进行等高度分层处理,构建层次化点云空间,进一步获取行道树与干扰地物信息。接着,在层次化点云空间内部进行动态区域增长,获取同一层和相邻层之间的点云属性信息,生成点云聚类簇以区分行道树与干扰地物。最后,根据干扰地物的几何特征和行道树杆状特征,滤除干扰地物实现准确的行道树提取。本文选用激光雷达大会提供的竞赛数据及Open DataLab官网提供的里尔、巴黎两地区街道点云数据进行实验。实验结果表明,本文方法行道树提取的正确率与完整率分别在98.69与97.73之上。本文方法能够在行道树与近邻地物相互遮掩、连接的情况下实现准确完整的行道树提取。同时,本文分层动态区域增长行道树提取方法的数据适用性更强,并且可以在行道树独立性不强的情况下有效提取行道树。

关键词：车载LiDAR 行道树提取点云栅格化层次化点云空间动态区域增长点云属性信息点云聚类簇

结合谱聚类和粒子群改进K-means聚类的机载LiDAR点云单木分割方法

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地球信息科学学报 2024年第9期26卷 2177-2191页

作者：钱禹航王竞雪郑雪涛辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 辽宁工程技术大学地理空间信息服务协同创新研究院阜新123000

单木分割的精准度对林木资源的调查有重要意义。但是,传统的单木分割算法在处理大规模点云数据时存在临近树木易混淆、算法运算效率低等问题,针对上述问题,本文提出改进谱聚类和粒子群改进K-means聚类的单木分割算法。首先,通过Mean Sh... 详细信息

单木分割的精准度对林木资源的调查有重要意义。但是,传统的单木分割算法在处理大规模点云数据时存在临近树木易混淆、算法运算效率低等问题,针对上述问题,本文提出改进谱聚类和粒子群改进K-means聚类的单木分割算法。首先,通过Mean Shift算法对点云数据进行体素化,在该过程中采用自适应带宽和高斯核函数来计算体素间的相似度,以构建出反映体素特性的高斯相似图。然后应用Nyström方法处理高斯相似图,采用K最近邻搜索采样,以选取代表性样本,降低谱聚类在处理大规模数据时的计算负担,同时保持数据的核心特性。通过Nyström近似,得到相似图的近似特征向量,实现从高维空间到低维特征空间的有效映射。最后引入粒子群算法对K-means聚类进行优化。该优化先随机初始化一群粒子,每个粒子代表一组潜在的聚类中心,在每一次迭代中,粒子根据个体历史最佳位置和群体历史最佳位置更新其速度和位置,并调整聚类中心以最小化内部聚类距离。这种策略能够平衡全局搜索与局部搜索,避免陷入局部最优。本文选取NEWFOR公开的点云数据进行实验。实验结果表明,本文算法获得的分割结果相较对比算法准确率提高5.3%,处理效率提升23倍。

关键词：机载LiDAR点云单木分割体素化 Mean Shift算法 Nyström谱聚类算法粒子群算法

基于改进YOLOv9的禁垦陡坡地违规耕种区遥感影像检测方法

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农业工程学报 2024年

作者：吴仪邦陈喆李喆向大享崔长露长江科学院空间信息技术应用研究所武汉市智慧流域工程技术研究中心

禁止开垦陡坡地范围内的违规耕种和开垦活动是水土保持法明令禁止的，针对目前对于违规耕种区的监管靠人工目视导致的检测效率低、时间成本高昂等问题，该研究设计一种基于改进YOLOv9的禁垦陡坡地违规耕种区遥感影像检测模型。首先，通... 详细信息

禁止开垦陡坡地范围内的违规耕种和开垦活动是水土保持法明令禁止的，针对目前对于违规耕种区的监管靠人工目视导致的检测效率低、时间成本高昂等问题，该研究设计一种基于改进YOLOv9的禁垦陡坡地违规耕种区遥感影像检测模型。首先，通过在YOLOv9的骨干网络中引入轻量级自注意力机制SimAM，验证获取全局信息和更丰富上下文信息在违规耕种区检测的作用；之后，将原有基于内核的动态上采样算子替换为超轻量化上采样算子DySample，以减少网络的参数量，提高识别速度和精度。消融试验结果表明，与原始模型相比，改进模型在权重大小、帧率基本一致的情况下，准确率、召回率、平均精度均值和F1得分分别提高了3.62、3.78、1.86、3.7个百分点。经过实地调查和遥感影像迁移试验，改进YOLOv9模型的平均识别精度为82.27%,优于FasterRCNN、YOLOv7、YOLOv8等主流目标检测算法，进一步验证了模型的可靠性和有效性，研究结果可为水土保持监管提供高质量数据支撑，对区域水土流失治理、生态环境保护及绿色低碳可持续发展具有重要决策意义。

关键词：遥感深度学习禁垦陡坡地 YOLOv9 注意力机制动态上采样