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拨地工程坐标成果的自动化输出 总被引：1，自引：1，他引：0
使用AutoCAD软件来计算拨地工程的坐标成果较传统计算器人工计算是一个巨大的进步,即便如此,当遇到包含多个地块的拨地工程时,逐个地块完成计算并填写成果表格,工作量仍然很大,而且对于作业过程中局部小的调整还要进行大量重复工作,并且人工干涉多,容易出现纰漏。本文介绍利用自动搜索封闭地块多边形的图形算法,实现拨地工程地块坐标成果的自动化输出,从根本上解决了传统方法效率低、人工干涉多、易出错等问题。 相似文献
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Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位 总被引：10，自引：0，他引：10
在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度.传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求.文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心.该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度.其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求. 相似文献
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土地调查数据中部分线状地物与图斑存在逻辑一致性缺陷，造成图斑地类面积计算错误。为解决上述问题，本文对土地调查数据线/面逻辑关系进行研究，归纳了线状地物跨越图斑的缺陷类型；并对其成因和影响进行分析，设计了一种通过增量更新进行缺陷修正的方法。该方法不影响地类流量分析，能够较好地维护年度间统计结果的一致性，易于实现缺陷修正的自动化处理，并利于数据回溯。通过土地变更调查国家级数据库质量检查工作实践表明，本文提出的方法有助于提升数据检查的效率，具有较好的实用价值。 相似文献
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流量分析是第三次全国国土调查中的一项重要工作,针对传统流量分析的不足之处,基于ArcEngine,使用C#语言开发出了流量分析工具,能够对多个阶段的数据进行分析,满足多样化的分析需求。通过实际数据检查和验证,表明工具能够方便、高效、准确的进行流量分析。不仅有助于提高第三次全国国土调查项目的作业效率,而且对今后地理国情和自然资源调查监测数据的分析处理提供了一定的参考和借鉴。 相似文献
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道路提取作为典型的线状目标提取,是遥感影像目标解译的研究热点。合成孔径雷达（SAR）影像包含了丰富的物理特性,能够全天时、全天候地获取影像数据,已广泛应用于道路提取中。传统的道路提取方法分为全自动和半自动方法。全自动道路提取会出现漏检和错检,需要大量的人工后处理。半自动方法结合人工干预,是对计算机的计算能力和人工解译准确性的有效折中。提出了用一种改进剖面匹配和扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法对SAR影像道路进行半自动提取的方法。首先构建了道路提取模型,其次通过改进剖面匹配算法获取准确的观测值,最后利用EKF对观测值进行更新获取道路最优估计值。选取美国缅因州Howland地区L波段UAVSAR数据和海南陵水地区X波段机载SAR数据进行实验,结果表明,该方法在较少人工干预的情况下,能够对复杂场景道路进行有效稳健的提取。 相似文献
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针对无人机飞行姿态不稳定、地形起伏较大时,传统重叠度的统计方法计算不可靠、精度较差低、需要人工量测等问题,该文提出了一种多边形形状分析的重叠度统计方法.该方法首先利用基于区域特征与点特征相结合的高精度最小二乘匹配方法提取稳定可靠的影像同名点;然后使用改进的随机抽样一致性算法计算影像间的单应矩阵,并获取两影像的重叠多边形;最后采用多边形形状分析法获取最小重叠部分长度并计算得到重叠度.实验表明,该方法能够快速、准确地实现无人机影像重叠度的统计,与人工量测结果相比,误差均在3％以内,在实际生产中大幅提高生产效率和质检精度. 相似文献
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传统国土调查地类流量分析不能对地类特征与生态环境等因素进行分析,且加载流量速度较慢.为解决传统方法中存在的问题,基于ArcGIS构建国土调查地类流量分析模型,通过Web服务器对地类流量数据处理与优化,设计地类流量分析模型的交互体系,满足用户对地类流量的全面因素分析,设计对比实验,以某地湖泊为分析对象验证模型加载流量速度超出传统方法20 mb/s,判断湖泊的物种退化平均值为3.61,单位面积内生物生长周期为6等具体化分析内容. 相似文献
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本文使用一种地铁隧道快速机器视觉检测系统，该系统采用深度学习算法，有效识别了采集图像中的病害特征。其软件平台能够方便隧道管理者实时查看和跟踪隧道病害信息。该检测系统应用于南宁地铁的检测，取得了较好的检测效果，能精确地识别隧道的裂缝、剥落和渗漏等病害，并从图像效果、定位精度、检测效率、识别率和检测精度4个方面与人工检测方法进行了对比分析。结果表明，该系统的图像采集效果显著优于人工方法；检测速度可达30 km/h；识别裂缝、剥落和渗漏的识别精度分别可达89%、100%和94%；能够识别面积为100 mm2的表面缺陷和裂缝宽度>0.2 mm的裂缝。 相似文献
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基于再生核Hilbert空间小波核函数支持向量机的高光谱遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对支持向量机用于高光谱遥感影像分类存在的分类精度不高、参数选择困难等问题,提出一种再生核Hilbert空间的小波核.其可以逼近任意非线性函数,能够有效改进参数估计的效果,进而实现基于再生核Hilbert空间的小波核函数支持向量机(小波支持向量机).并选取北京昌平地区的国产高光谱数据operational modula... 相似文献
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滑坡作为一种危害极大的自然地质现象,严重威胁着人民的生命财产安全。因此,科学、准确地评价滑坡体的易发性至关重要。随着机器学习的发展,基于机器学习的滑坡易发性评价逐渐成为研究热点。而在真实情况中,滑坡区域与非滑坡区域面积占比悬殊,这使得机器学习模型的应用存在较严重的样本不均衡问题。本文采用样本敏感性分析方法,综合多个机器学习模型在不同比例的正负滑坡样本集上的表现,以获取最均衡滑坡样本集;并在此样本集基础上采用深度随机森林模型,在示范研究区开展滑坡易发性评价。最终的评价结果接近真实分布,表明本文方法具有较好的有效性。 相似文献
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高分一号遥感影像地质灾害信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
山区地质灾害发生频繁,受灾范围大,危害严重。提取地质灾害信息、估算受灾情况,对救灾工作极为重要。传统的遥感人工解译方法速度慢、效率低;计算机自动解译速度快但解译精度受影像质量影响大,大范围地区很难建立起普适性的解译模型。本文利用洮南市西部高分一号遥感数据,结合DEM生成三维影像,建立解译标志,解译基础地质信息,分析地质灾害成因;根据研究区泥石流地质灾害的主要影像特征,提取影像的分类属性,基于面向对象的分类方法,建立信息提取模型,快速提取出地质灾害敏感区域;再进行人机交互,精确提取出地质灾害的类型和范围,通过野外验证,该方法十分可靠,为大范围地质灾害信息快速提取和灾后救援提供科学依据。 相似文献
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近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。 相似文献
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基于支持向量机的遥感影像分类比较研究 总被引：2，自引：0，他引：2
王小明;毛梦祺;张昌景;许勇 《东北测绘》2013,(4):17-20,23
支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的人工智能算法,较好地克服了传统分类方法中存在的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等问题,是一种极具潜力的遥感影像分类算法。本研究采用Landsat-5的TM影像,用支持向量分类法对影像进行分类,分析了支持向量机不同参数组合情况下的分类精度,并对支持向量分类法与传统分类方法进行了比较,发现支持向量分类算法具有参数选择范围宽,不要求对待分类区域地物光谱特征和影像分布特征具有先验知识,分类精度高等特点,对于在没有现场同步实测数据的区域进行精确的分类具有特别重要的价值。 相似文献
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高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。 相似文献
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Groundwater productivity-potential (GPP) was analysed using the data mining models of an artificial neural network (ANN) and a support vector machine (SVM) in Boryeong city, Korea. The groundwater-productivity data with specific capacity (SPC) is strongly related to hydrogeological factors, and hence the relation may allow for groundwater potential mapping from hydrogeological factors through the ANN and SVM models. A back-propagation algorithm was used for the ANN model while a polynomial kernel was adopted for the SVM model. For the validation of the GPP maps generated from the ANN and SVM models, the area-under-the-curve analysis was performed using the SPC values of well data. The accuracies achieved from the ANN and SVM models are about 83.57 and 80.83%, respectively. It proves that the ANN and SVM models will be highly conducive to developing useful groundwater resources. 相似文献