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公开(公告)号：CN102968634A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210482430.2
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种主方向约束下的停车场结构提取方法，步骤包括：针对航空正射影像，使用Edison算法和Hough变换进行初始线段检测，获取车位线主方向；根据获取的主方向，使用主方向约束下的线段提取方法，检测出准确车位线；根据车位线角度对车位线进行编组筛选，并使用最大相交方向方法划分停车道；利用提取的车位线和划分的停车道，计算停车场的结构参数；依据停车场结构参数重新构建停车场的准确车位线，并生成停车道的分割线，完成停车场结构的自动提取。本发明利用初始线段检测获取车位线的主方向，以此作为约束进行车位线提取，提取的车位线正确性、完整性和定位精度都较高，能够更好地为停车场结构的提取提供依据。本发明以单景航空正射影像为数据进行停车场结构提取，数据获取容易，价格适宜。
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公开(公告)号：CN102332168B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201110264498.9
申请日：2011-09-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明基于V图的栅格地图矢量化方法，对扫描打断的弧段单元标以唯一编号值，并且将该编号值带入V图的运算过程，从而使得每条V图边都包含有其两个基础点所在弧段单元的编号值，并据此来判断该V图边是否由同一或相邻弧段单元中的基础点所产生，因此本发明能较准确的去除V图中明显不属于骨架线的V图边，为进一步完成骨架线的提取做出了突出贡献。本发明通过引入“弧段单元”编号值这一信息，巧妙的解决了传统栅格图矢量化过程中骨架线提取的难题，对V图边的判断准确而快速，大大缩短矢量化时间，而且最终获得的矢量图几乎不需要再进行人工修正。
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公开(公告)号：CN102682115A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210146965.2
申请日：2012-05-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于Voronoi图的点密度专题图制作方法，首先读取离散点数据，以离散点构建V图；然后对整个V图区域进行栅格化，并根据像元与V多边形的隶属关系及V多边形内部像元中心点距离散点的距离来计算像元的密度值。为使结果更加合理，本发明中对生成栅格进行了邻域均值平滑处理，并进行重分类，赋予不同的灰度值；最后，渲染所有栅格。基于离散点构建的V图通过基于最短距离约束的空间划分为每个离散点生成影响范围，在此范围内进行局部密度计算保证了各影响范围之间计算结果的可比性及可靠性；另外，本方法中考虑了影响范围内不同像元点密度的差异，在各点所在的V多边形内部采用了基于距离的密度值分配办法，使结果更加合理准确。
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公开(公告)号：CN101833780B
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201010166148.4
申请日：2010-05-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于游程表达和运算的地图成图方法，属于计算机制图相关的矢量地图表达技术领域。其成图步骤包括：1、从空间数据库中抽取数据，分层组织形成矢量图层集合；2、矢量图层中各要素的符号化；3、将符号化后各图层中的地图符号转化为由游程单元构成的游程集合；4、按各图层之间的叠合顺序对处于同一地图栅格行上的游程单元进行叠合操作；5、对叠合后游程集合解码完成地图输出。本发明图层中的地图符号用游程表达，占用资源少，叠合运算速度快，出图效率高，并且将各图层转化为多个分别与地图符号一一对应的游程集合，提高了图层中地图符号的访问速度，有利于地图符号的插入和删除操作。
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公开(公告)号：CN110991562B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201911333365.5
申请日：2019-12-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种基于物种构成特征的动物类群地理区划方法，利用物种自身分布格局进行地理区划。该方法基于精细栅格网，利用物种分布数据建立各物种在目标区域内的空间分布二值栅格图像。将各二值图像作为单个波段数据进行融合，得到目标区域物种分布多光谱数据。建立物种构成相异度指标，作为栅格间物种差异性度量单位进行聚类分组，得到各栅格单元所属类别。最后制订合适的制图综合规则对分组后栅格进行矢量化显示，得到基于矢量的动物类群地理区划结果图。该方法直接利用物种自身分布数据进行地理区划，与以往主要利用环境因子进行区划的方法相比更好地反映了物种构成的实际地理分异，同时为进行不同层次、不同粒度的地理区划提供基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110132260B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910448974.9
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种面向复杂地表空间的行人步行导航路径规划方法，实现了复杂地表空间中行人步行导航路径的优化提取。该方法根据路径起终点和地表单元边界对通行区域采集的密集离散点建立不规则三角网，并综合考虑地表类型、通行代价等因素，基于不规则三角网所构建的道路网络进行最优路径分析及路径优化，从而为不同类型人群提供满足其不同需求的最优导航路径。该算法不仅能在复杂地表空间中进行路径规划，还能满足行人在自主选择路径时的多种需求，为其提供精确且适用的导航路径。
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公开(公告)号：CN111862247A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910357775.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06T9/40
Abstract: 本发明面向高分辨率遥感数字图像和高精度栅格图形数据的高效无损压缩存储，具体公开了一种增强型优势四叉树结构及其构建方法。本发明兼顾28和212灰度亮级栅格型空间数据高效无损压缩存储，充分挖掘优势四叉树空间数据结构的存储潜力，将树结点指针域改造为兼顾存储地址和存储属性需求的指针-属性联合体，当树结点对应图块仅由不同单调子块构成时，用于存储这些子块的属性值，在降低树深度的同时，提高其存储效率。增强型优势四叉树与优势四叉树相比，数据压缩效率提升显著；与线性四叉树相比，压缩效率和访问效率更具优势，非常适合于存储高分辨率复杂遥感图像数据和大规模栅格型空间数据，可为数字图像分析和栅格型空间分析提供有力支持。
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公开(公告)号：CN110991562A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911333365.5
申请日：2019-12-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于物种构成特征的动物类群地理区划方法，利用物种自身分布格局进行地理区划。该方法基于精细栅格网，利用物种分布数据建立各物种在目标区域内的空间分布二值栅格图像。将各二值图像作为单个波段数据进行融合，得到目标区域物种分布多光谱数据。建立物种构成相异度指标，作为栅格间物种差异性度量单位进行聚类分组，得到各栅格单元所属类别。最后制订合适的制图综合规则对分组后栅格进行矢量化显示，得到基于矢量的动物类群地理区划结果图。该方法直接利用物种自身分布数据进行地理区划，与以往主要利用环境因子进行区划的方法相比更好地反映了物种构成的实际地理分异，同时为进行不同层次、不同粒度的地理区划提供基础。
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公开(公告)号：CN109447028A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811338624.9
申请日：2018-11-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种农田沟渠网络提取方法，实现了从高精度DEM中自动提取沟渠区域并建立了点-线沟渠网络。该方法通过DEM衍生的5个地形特征（坡度、曲率、粗糙度、坡向、坡向纹理）进行全区域的最大熵模型学习，通过统计学习模型对全区域进行分类得到沟渠概率栅格；对概率栅格二值化后剔除噪声，得到沟渠栅格区域；将沟渠栅格矢量化后提取中心线，得到线状沟渠并建立点-线沟渠网络；根据沟渠网络节点的高程信息，建立同时具有拓扑结构和上下游关系的渠道网络。该方法从高精度DEM中自动快速提取了沟渠网络并对网络增加了上下游流域属性，不需复杂的人工干预，可用于后续的水文分析应用，使得农田沟渠的监测管理更加自动便捷。
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公开(公告)号：CN103871102B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201410120444.9
申请日：2014-03-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明基于高程点和道路轮廓面的道路三维精细建模方法，利用道路轮廓面中心线，将道路轮廓面分割为等步距的多个片段，分别模拟每个道路片段的三维形态，然后再组合成整个道路三维模型，从而使得能够较好地模拟道路面各个部分的三维变化情况，而且每个平分点的高程点搜索半径限制在道路面以内，避免了道路面外面高程的干扰，因此本发明能够较准确地去除非关联高程点，为道路面高程的准确计算做出了贡献。可见，本发明利用“整体分割”的思想，借助面片分割、高程异常点剔除、高程空间插值等手段，较为精确地建立道路面的三维模型，达到三维建模自动化的目的。实验结果表明，该方法无论是在建模形态效果、精度还是速度上均能较好地满足实际的需要。
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