目錄
第1章緒論 1
1.1 地理空間數(shù)據(jù)基本概念 2
1.1.1 矢量數(shù)據(jù) 3
1.1.2 柵格數(shù)據(jù) 5
1.1.3 矢量數(shù)據(jù)與柵格數(shù)據(jù)的比較 7
1.2 地理空間場景語義分類 8
1.2.1 地理空間場景定義與語義形成 9
1.2.2 地理空間場景語義分類方法 10
1.2.3 地理空間場景分類技術(shù)發(fā)展 11
1.2.4 地理空間場景分類應(yīng)用 13
第2章相似性理論與分類方法 16
2.1 相似性理論及度量 16
2.1.1 相似的定義與性質(zhì) 16
2.1.2 相似度的計(jì)算方法 20
2.2 矢量空間場景相似性理論與特征表達(dá) 26
2.2.1 空間場景相似性理論 26
2.2.2 空間場景特征表達(dá) 26
2.3 遙感影像場景特征提取與表達(dá) 29
2.3.1 遙感影像場景特征提取 29
2.3.2 遙感影像場景特征表達(dá) 32
第3章矢量空間場景特征表達(dá)與相似度計(jì)算 34
3.1 幾何形狀表達(dá)與相似度計(jì)算 34
3.1.1 幾何形狀相似性度量 34
3.1.2 基于傅里葉變換的面實(shí)體幾何相似性度量 36
3.1.3 基于多級弦長彎曲度復(fù)函數(shù)的面實(shí)體綜合形狀相似性度量 42
3.2 拓?fù)潢P(guān)系表達(dá)與相似度計(jì)算 47
3.2.1 拓?fù)潢P(guān)系模型 47
3.2.2 基于九交模型的復(fù)合對象拓?fù)潢P(guān)系表達(dá)模型 50
3.2.3 復(fù)雜面實(shí)體的拓?fù)潢P(guān)系精細(xì)化表達(dá) 56
3.2.4 拓?fù)潢P(guān)系相似度計(jì)算 65
3.3 方向關(guān)系表達(dá)與相似度計(jì)算 70
3.3.1 方向關(guān)系模型 70
3.3.2 基于格網(wǎng)方向關(guān)系矩陣的方向關(guān)系相似度計(jì)算 71
3.3.3 顧及尺度差異復(fù)合空間對象的方向關(guān)系相似度計(jì)算 78
3.3.4 空間方向相似性二元組模型度量方法 82
3.4 距離關(guān)系表達(dá)與度量 93
3.4.1 距離空間 93
3.4.2 距離量算 95
3.5 矢量空間場景相似性度量 99
3.5.1 基于特征矩陣和關(guān)聯(lián)圖的空間場景相似性度量 99
3.5.2 基于多等級相關(guān)性反饋的空間場景匹配 106
3.5.3 顧及上下文特征的點(diǎn)模式相似度計(jì)算 111
第4章矢量空間場景語義分類與應(yīng)用 116
4.1 矢量空間場景劃分 116
4.1.1 TAZ 劃分 116
4.1.2 多級圖聚類劃分 118
4.1.3 直覺模糊集多邊形聚類劃分 121
4.2 空間場景功能區(qū)挖掘 125
4.2.1 顧及興趣點(diǎn)潛在上下文關(guān)系的城市功能區(qū)識別 126
4.2.2 基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的地域間移動模式 135
4.2.3 基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的居民行為交互模式 143
4.3 地理空間場景功能識別 151
4.3.1 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 151
4.3.2 基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和空間上下文的城市土地利用類型識別 155
4.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析 159
第5章遙感影像場景語義分類與應(yīng)用 163
5.1 傳統(tǒng)遙感影像場景分類 163
5.1.1 底層特征描述子 163
5.1.2 中層特征描述方法 164
5.2 深度學(xué)習(xí)遙感影像場景分類 169
5.2.1 深度學(xué)習(xí)圖像分類 169
5.2.2 基于自動編碼器的遙感影像場景分類 171
5.2.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場景分類 172
5.2.4 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的遙感影像場景分類 174
5.3 遷移學(xué)習(xí)遙感影像場景分類 175
5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集 175
5.3.2 基于單層遷移特征的分類方法 177
5.3.3 基于多層遷移特征的特征融合分類方法 186
5.3.4 基于多層遷移特征的決策融合分類方法 195
第6章多模態(tài)地理空間場景語義分類與應(yīng)用 204
6.1 多模態(tài)空間場景數(shù)據(jù)統(tǒng)一 204
6.1.1 多模態(tài)空間數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)基準(zhǔn)框架統(tǒng)一 204
6.1.2 多模態(tài)空間數(shù)據(jù)的格式集成轉(zhuǎn)換 210
6.1.3 地理空間場景多模態(tài)數(shù)據(jù)沖突檢測 213
6.2 空間場景數(shù)據(jù)語義特征融合 215
6.2.1 多模態(tài)數(shù)據(jù)特征融合方法基礎(chǔ) 215
6.2.2 空間數(shù)據(jù)跨模態(tài)相似性匹配 218
6.2.3 多模態(tài)空間數(shù)據(jù)語義融合方法 233
6.3 融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的場景分類 247
6.3.1 顧及空間鄰域關(guān)系的城市空間場景功能分類識別 247
6.3.2 顧及空間交互關(guān)系的城市空間場景功能分類識別 255
第7章地理空間場景語義分類展望 265
7.1 地理空間場景語義分類的發(fā)展趨勢 265
7.2 地理空間場景語義分類的應(yīng)用前景 266
參考文獻(xiàn) 268