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公开(公告)号：CN101419623B
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN200810219824.2
申请日：2008-12-09
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供地理模拟与优化系统的概念、原理和软件实现，用来模拟、预测、优化并显示地理格局和过程。本发明的优点在于：将目前分散的元胞自动机、多智能体系统和地理优化知识进行了系统的整合，构建出了地理模拟与优化系统；将地理模拟与优化知识与软件工程思想和技术进行了有机结合，从软件角度进行了实现。
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公开(公告)号：CN104268869A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410491201.6
申请日：2014-09-23
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T3/0068
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群算法的多级分辨率遥感影像自动配准方法，包括以下步骤：对多级遥感影像重采样为统一的分辨率；采用前期自适应粒子群算法粗略搜索和后期标准粒子群算法精细搜索进行多级分辨率影像的逐级配准；所有相邻级别分辨率影像的空间变换参数作乘积，输出结果即为待配准影像和参考影像的空间变换模型。本发明适用于遥感图像配准的问题，能够实现分辨率差异很大的待配准与参考影像在空间位置上的精确匹配，可以有效解决分辨率差异过大无法选取控制点进行配准的问题。
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公开(公告)号：CN105447235B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510780066.1
申请日：2015-11-12
Applicant: 中山大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出并公开了一种土地未来利用情景动态模拟方法，该方法集成了元胞自动机(CA)模拟复杂系统时空演化过程的能力和CLUE‑S模型模拟多类别土地利用类型竞争的优势，通过优势整合克服了传统元胞自动机或单纯CLUE‑S模型的一些固有缺陷；另外采用了神经网络(ANN)算法实现了分布概率的智能计算，引入轮盘赌的竞争机制实现多种土地利用变化的同步模拟，使得新方法更适合多种类别的土地利用数据；并且相对于传统模型具有精度更高、适合多尺度、数据需求低、参数少、操作简便、速度快等实用优点；该方法有效的将智能算法(ANN)和不确定性模型(赌轮)结合，同时应用于未来土地利用情景预测中。
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公开(公告)号：CN105447235A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510780066.1
申请日：2015-11-12
Applicant: 中山大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明提出并公开了一种土地未来利用情景动态模拟方法，该方法集成了元胞自动机(CA)模拟复杂系统时空演化过程的能力和CLUE-S模型模拟多类别土地利用类型竞争的优势，通过优势整合克服了传统元胞自动机或单纯CLUE-S模型的一些固有缺陷；另外采用了神经网络(ANN)算法实现了分布概率的智能计算，引入轮盘赌的竞争机制实现多种土地利用变化的同步模拟，使得新方法更适合多种类别的土地利用数据；并且相对于传统模型具有精度更高、适合多尺度、数据需求低、参数少、操作简便、速度快等实用优点；该方法有效的将智能算法(ANN)和不确定性模型(赌轮)结合，同时应用于未来土地利用情景预测中。
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公开(公告)号：CN109582924A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811332329.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种土地利用遥关联情景模拟方法，包括以下步骤：S100.利用MRIO模型获取区域间的经济依赖关系，并结合土地利用数据获得各个区域内不同经济部门单位生产总值所需要投入的土地利用数量，即土地利用投入强度，从而建立基于MRIO模型的土地利用遥关联分析框架；S200.基于步骤S100所述土地利用遥关联分析框架，通过集成学习模型预测未来的土地利用投入强度和产品消费结构变化，并代入MRIO模型从而估计遥关联效应下不同情景下的土地利用需求量；S300.基于估计的土地利用需求量采用不规则单元CA模型生成各个情景下的土地利用格局。本发明集成MRIO模型与不规则单元CA模型，建立土地利用遥关联情景模拟方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268869B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410491201.6
申请日：2014-09-23
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群算法的多级分辨率遥感影像自动配准方法，包括以下步骤：对多级遥感影像重采样为统一的分辨率；采用前期自适应粒子群算法粗略搜索和后期标准粒子群算法精细搜索进行多级分辨率影像的逐级配准；所有相邻级别分辨率影像的空间变换参数作乘积，输出结果即为待配准影像和参考影像的空间变换模型。本发明适用于遥感图像配准的问题，能够实现分辨率差异很大的待配准与参考影像在空间位置上的精确匹配，可以有效解决分辨率差异过大无法选取控制点进行配准的问题。
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公开(公告)号：CN102938146A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210289272.9
申请日：2012-08-14
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和遥感领域，具体涉及一种基于J-散度的多源遥感影像自动配准方法。其包括如下步骤：利用空间变化模型对待配准影像进行空间变换；计算变换后待配准影像和参考影像重叠部分的J-散度，其中计算得到的每一个J-散度相当于变换空间中一组空间变换参数对应的目标函数值；将J-散度作为相似性指数，利用优化算法搜索并寻找最大相似度指数，根据最大相似度指数得到最优的空间变换参数；利用最优空间变化参数将待配准影像映射到参考影像，实现完全配准。将J-散度作为遥感影像配准的相似性指数解决了互信息对噪声和重叠度敏感的问题，扩大了相似性指数的可行搜索空间，提高了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102842137B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210289037.1
申请日：2012-08-14
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于计算机图像处理和遥感技术领域，涉及一种基于空间综合互信息的多时空谱遥感影像自动配准方法。其包括如下步骤：利用配准变换参数对待配准影像进行映射；提取参考影像和映射后的待配准影像的边缘信息，通过边缘信息计算特征要素的空间位置信息；计算参考影像和映射后待配准影像之间的灰度相似性指数；构造空间综合互信息指数,其为灰度相似性指数与空间位置信息的乘积，其中空间位置信息和灰度相似性指数均为配准变换参数的目标函数；利用优化算法搜索最佳配准变换参数；利用最佳配准变换参数对待配准影像进行配准。本发明构造空间综合互信息作为相似性指数，实现多源遥感影像之间高精度、高鲁棒性、高性能的自动配准。
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公开(公告)号：CN102842137A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210289037.1
申请日：2012-08-14
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于计算机图像处理和遥感技术领域，涉及一种基于空间综合互信息的多时空谱遥感影像自动配准方法。其包括如下步骤：利用配准变换参数对待配准影像进行映射；提取参考影像和映射后的待配准影像的边缘信息，通过边缘信息计算特征要素的空间位置信息；计算参考影像和映射后待配准影像之间的灰度相似性指数；构造空间综合互信息指数,其为灰度相似性指数与空间位置信息的乘积，其中空间位置信息和灰度相似性指数均为配准变换参数的目标函数；利用优化算法搜索最佳配准变换参数；利用最佳配准变换参数对待配准影像进行配准。本发明构造空间综合互信息作为相似性指数，实现多源遥感影像之间高精度、高鲁棒性、高性能的自动配准。
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公开(公告)号：CN101436204A
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200810219880.6
申请日：2008-12-12
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供一种基于并行元胞自动机的城市地理演变模拟实现方法，采用元胞自动机对城市的地理现象进行模拟，将元胞空间分解成多个子域，再将每个子域分发到每个分布式的处理器上进行处理，最后将所有处理器的运算结果合并成最终的模拟结果。本发明克服了现有技术的不足，提出了并行式运算的城市CA，通过网络互联的计算机联合运算，解决城市CA速度瓶颈的问题，达到高效能空间计算的目标。
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