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针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题，提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先，利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度，再将遥感影像进行旋转，使建筑物像点位移沿水平方向；然后，利用Canny算法进行轮廓检测，并构建一定长度的矩形形态学结构元素，对轮廓图像进行形态学开运算，以提取侧面轮廓线，再利用Hough变换与建筑物角点约束，对所提取的轮廓线进一步筛选；最后，根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证，并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明，利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m，且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。 相似文献
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谭峻 《测绘与空间地理信息》2012,(7):25-27,31,34
台湾地区建筑物产权登记前需先进行建筑物测绘,建筑物测绘包括建筑物第一次测绘和建筑物复测。建筑物测绘一般由建筑物所有权人或管理人向建筑物所在地地政事务所申请办理。地政事务所负责实施辖区内建筑物测绘工作和后续的建筑物产权登记工作。台湾地区不动产登记已经实现电子化,其不动产登记信息系统建设值得大陆借鉴学习。 相似文献
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正建筑物是指用建筑材料构筑的空间和实体,它是人们生产生活的主要场所,是三维城市的核心要素。当前三维城市建设中,建筑物的三维建模一般围绕其外表面来进行,主要用于可视化。而面向公众服务的建筑物建模不仅需要考虑建筑物的外部轮廓,还要对建筑物内部进行建模,并建立建筑物内部与外部的联系,来实现内外一体化的建筑信息表达。这就要求新一代的建筑物数据模型能够包含内外一体化的语义信息,实现语义、几何、过程、关系,以及属性特征的整体表达。 相似文献
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增强形态学建筑物指数应用于高分辨率影像中建筑物提取 总被引：2，自引：2，他引：0
分辨影像是城市地物覆盖分析的重要数据基础,本文提出了一种增强的形态学建筑物指数（EMBI）,利用该指数和地物的几何形状约束来完成高分辨率建筑物的自动提取。本方法首先提取城市的不透水层特征,然后通过建立建筑物属性与形态学运算之间的关系得到了EMBI特征图像以增强对建筑物的描述,随后结合形状特征（长宽比,面积等）采用决策树分析的方法完成对建筑物的最终提取。为了验证本文提出的方法,利用华盛顿商业街的航空高分辨高光谱HYDICE影像和武汉洪山区的两幅QuickBird影像进行实验,实验的精度对比反映本文算法比MBI算法能获得更好的建筑物提取结果,其总体精度分别提高了7.31％,6.48％,7.83％,从而表明EMBI算法更可靠。 相似文献
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在自然状态下，土层经过开挖后，其体积因松散而增加。对某一建筑物来讲，在其周边开挖(尤其是深度大面积开挖)时，随着建筑物某一边的土层的荷载的减少，必将引起建筑物和其周边的建筑物或构筑物向固定方向的倾斜。另外，建筑物上荷载的增加、地基的沉陷、建筑物本身存在的质量问题等也会引起建筑物主体的倾斜。 相似文献
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本文叙述了圆柱形建筑物测量的原理、观测方案及其数据处理的方法。可用于标定圆柱形建筑物的容积并对其进行变形分析。 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑物分级提取 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。 相似文献
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文章就如何测绘圆形建筑物平面图形的问题 ,提出了切线法 ,即先测定测站到圆形建筑物的两个切线方向值 ,再测定圆形建筑物的周长或圆形建筑物边缘距测站的最短距离或圆形建筑物边缘上的任意一点 ,就可以测定圆形建筑物。 相似文献
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针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(8)
灾害发生之后快速对建筑物倒塌损毁程度进行准确评估对减轻灾害损失具有重要意义。将深度学习技术应用于建筑物倒塌评估,在残差网络(residual network,ResNet)预训练网络的基础上,通过深度迁移学习的方法,按照建筑物破坏评估标准建立了用于建筑物倒塌评估的分类器模型,利用图像数据结构损伤识别比赛(PEER Hub ImageNet Challenge,PHI)的开放数据训练获得了相对最优的模型参数,并用该模型开展了建筑物倒塌评估实验。实验结果表明,基于ResNet的建筑物倒塌评估模型对建筑物倒塌状态具有良好的识别效果和应用潜力。 相似文献
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建筑物沉降规律的曲线拟合模型研究 总被引：4，自引：1，他引：3
建筑物的沉降监测数据序列具有趋势化的特点,通过对建筑物沉降监测数据序列的统计分析,建立建筑物沉降量趋势项及差异沉降量趋势项的数学模型,计算建筑物沉降量及差异沉降量的即时速率,为建筑物的后期监测精度及监测周期提供设计依据.通过工程实例验证,建筑物沉降量及差异沉降量所采用的双曲线回归模型具有较高的拟合精度和预测能力,可实现对建筑物末来沉降趋势的综合预测预报,为建筑物的运营安全评估提供科学的决策依据. 相似文献
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杨麦良 《测绘与空间地理信息》2005,28(4):96-98
高层建筑物在施工过程中,需同时进行沉降监测、垂直度监测、层高监测,本文根据工程实践,介绍高层建筑物的监测过程,以确保施工质量,可供高层施工参考。 相似文献
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建筑物的建模是数字城市中最重要的问题之一。通过分析城市建筑物的特点和分类，提出了利用CSG技术表达城市建筑物；通过分析建筑物组成对象层次，提出利用CSG基本对象的六个方位来建立建筑物内部的空间拓扑关系。 相似文献
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地图综合中,建筑物群的排列结构是需要重点考虑的因素。当不同排列的子建筑物群之间存在空间图形冲突时,这些建筑物群的综合就显得更为复杂。直线排列建筑物群的综合在大比例尺地形图上以典型化操作为主。本文提出一种相互之间存在潜在空间图形冲突的多个直线排列建筑物子群的渐进式典型化方法,渐进式地处理多个直线排列建筑物子群之间的空间图形冲突,保留建筑物群重要的直线排列结构;以建筑物表达的视觉图形约束为限制条件,自动确定典型化后的建筑物位置、形状、大小和方位。本文还研究了基于建筑物群空间邻近图的直线排列建筑物子群的自动识别方法,分析了这些直线排列之间的邻近关系和相交关系。最后,以1：5000地图上的建筑物群综合为1：25 000为试验对象,验证了所提出算法的可用性和有效性。 相似文献
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文章就如何测绘图形建筑物平面图形的问题，提出了切线法，即先测定测站到圆形建筑物的两个切线方向值，再测定圆形建筑的周长或圆形建筑物边缘距测站的最短距离或圆形建筑物边缘上的任意一点，就可以测定圆形建筑物。 相似文献