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基于影响特征的点状定级因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了点状定级因素沿道路网络进行最短路径衰减和沿道路垂直方向对街区内土地的辐射影响特征。在建立道路网络、计算网络结点间的最短路径距离、划分网络街区块以建立街区土地与网络弧段拓扑关系的基础上，按照因素作用域包含道路网络弧段、道路网络弧段控制网络街区块的层次关系，将所有网络街区块按其所属的因素进行合并得到作用域，通过逼近方法计算道路的作用半径，从而实现基于路径距离测度的因素辐射影响分析。通过实例对圆、直线Voronoi图、路径距离Voronoi图等三种模式确定的作用域、作用半径进行了比较分析，并对作用分和地价评估结果进行了偏差比较分析，验证了本文所述方法的合理性。 相似文献
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企业信息化程度的不断提高，对网络速度和数据处理能力的要求也越来越高。同样随着信息化测绘的发展，测绘行业各生产单位滞后的生产网络，制约着大规模的测绘生产和测绘信息化发展，网络系统的升级已成为各单位急需解决的一个问题。通过国家测绘局第一航测遥感院数字化生产网络改造方案，主要针对网络改造过程中的网络规划、设备选型以及具体实施中的注意事项进行了详细阐述。 相似文献
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针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中，因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题，该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg)。该网络对SegNet进行改进，在高级特征提取过程中加入图卷积结构，通过扩大节点的感受野减少局部特征的丢失。该网络又利用SE注意力机制改变特征图谱的权重系数进一步提高网络编码能力。对Camvid数据增强验证后结果表明，在满足车载视频对象的快速响应范围内，WG-ViSeg能够很地改善分割过程中出现的碎片化状况，较好地分割出相邻目标对象，对车载视频的整体分割精度达到89.7%,较现有的最优网络提升了5%,尤其对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度提升了17%。 相似文献
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多传感器与道路网数据用于汽车导航的研究 总被引：4，自引：0，他引：4
对车载导航系统中GPS接收机，车论计数器和电子罗盘传感器数据与导航电子地图所提供的道路网络数据进行了综合处理，建立了道路网络数据的网络拓扑关系，在此基础上提出了基于道路网络拓扑关系，利用GPS接收机，车轮计数器和电子罗盘传感器对汽车进行实时定位的算法。最后，对导航中汽车的定位误差进行了分析。实验证明，GPS接收机，车轮计数器和电子罗盘传感器与道路网络数据综合，在导航过程中能够补偿GPS信号技失，实时、高精度、高可靠性地确定汽车的位置。 相似文献
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滑坡灾害因其极大的破坏性而引起高度重视，如何快速、高精度地自动检测滑坡体成为主要研究问题。针对滑坡体检测数据不足、精度低、检测滑坡体不完全等问题，本文结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的优点，以Transformer为主体，采用DETR网络实现滑坡体的自动检测。首先，对于数据集数据不足的问题，采用离线数据增强的方式实现滑坡体数据增广；然后，采用编码器-解码器结构的DETR网络结构对增广数据集进行多尺度训练和预测；最后，对试验结果进行定量评价。试验结果表明，采用DETR网络对滑坡体检测的平均准确率（AP）达0.997，可准确识别和检测滑坡体。此外，试验结果还验证了数据增强可有效提升DETR网络对滑坡体的检测精度。 相似文献
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高效稳定的深度学习分类器有助于提升高光谱遥感影像的分类精度。针对卷积神经网络标量式神经元特征表达能力有限、无法有效建模特征之间空间层次结构关系的不足，设计了一种考虑数据图谱合一特性的端到端高光谱胶囊网络(H-CapsNet)。H-CapsNet主体由编码器(卷积层、PrimaryCaps层及DigitCats层)和解码器(全连接层)组成，通过在网络输入端嵌入通道和空间注意力模块，以此增强模型对空谱特征的抓取和识别，进而提升网络对特征的聚焦和表达能力。以资源一号02D卫星获取的张家港高光谱影像及公共数据集University of Pavia和University of Houston影像为例进行试验，将H-CapsNet网络与传统机器学习算法和多个深度学习网络进行对比。试验结果表明，在3景不同分辨率的高光谱影像上，H-CapsNet分类网络均取得了最优的分类效果，总体精度相较于其他方法分别提升了2.36%～7.67%、0.16%～11.8%和1.75%～15.58%。H-CapsNet网络对小像素邻域具有较好的适应性，当图像块尺寸有限时，仍可以取得相对理想的分类结果。 相似文献
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对非测绘专业测量学网络教学的初步思考 总被引：6，自引：1，他引：6
通过对非测绘专业测量学课程教学现状进行分析，认为依赖网络技术进行教学改革的条件逐渐成熟，指出实现网络教学应该着重解决的几个问题，提出了有益的结论和建议。 相似文献
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动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法，动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上，把握发展动态，探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例，介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明：动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据，并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。 相似文献
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针对连续池化操作丢失低层语义信息而导致建筑物提取精度低的问题，尝试以UNet++网络为基础，通过将编码器的标准卷积及最大池化替换成深度可分离卷积，以及在编码器末端利用不同采样率的空洞卷积构建多尺度空洞空间金字塔池化结构ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)来提升网络性能，并将改进后的建筑物提取网络称为残差空洞空间金字塔网络（Res＿ASPP＿UNet++）。为验证Res＿ASPP＿UNet++网络结构的有效性和适用性，以经过数据增强预处理的WHU和Massachusetts数据集作为数据源，对Res＿ASPP＿UNet++网络与目前常用的语义分割网络进行了试验和精度评估，并将Res＿ASPP＿UNet++网络与文献中的研究成果进行了对比。结果表明Res＿ASPP＿UNet++在模型参数量与精度两个方面均表现出优势，能够在大幅压缩模型参数量的前提下，显著提升建筑物提取精度，提取建筑物的边界更加平滑和精确，对不同尺度的建筑物表现出较强的泛化能力。 相似文献
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在电子商务交易以及网络安全中，对网络客户的空间位置跟踪至关重要。目前的网络技术只能跟踪到客户的IP地址，由于IP地址并不形象直观反映网络客户的空间位置。为此，结合Internet网络技术与GIS技术，提出一种面向网络客户空间信息分析GIS系统的设计与实现方法。 相似文献
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国际工程教育认证中全员达标要求以及行业对网络GIS的强技术需求，给网络GIS课程教学体系带来了机遇和挑战。针对现有网络GIS课程教学体系仍以传统灌输模式为主的问题，本文分析了网络GIS课程特点和教学现状，提出了全员全栈式教学体系，设计了面向不同类型教学对象的多层次教学内容和教学方法，可以满足工程教育认证的全员达标要求；提出了以知识点为单元的细粒度技术教学设计，通过技术点的组合可以实现全栈式技术人才培养；最后，本文结合项目案例给出了技术教学设计与实施的示范。本文提出的教学体系为培养面向工程认证和行业需求的网络GIS技术人才提供了教学参考。 相似文献
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提出了一种基于带权A*搜索算法的镶嵌线网络优化方法。首先，利用标准Voronoi图生成初始镶嵌线网络；然后，利用测区的数字表面模型（digital surface model，DSM）数据生成对应的高程梯度图（也称为边缘图）；再对初始镶嵌线网络的节点进行自动调整，将位于建筑物上的节点移动至附近的地面；最后，利用一种带权A*搜索算法，结合高程梯度图，对初始镶嵌线网络中的每一条镶嵌线进行智能优化，避开建筑物或者高差变化大的区域，获得最优的镶嵌线网络。利用3组真实的无人机数据对该方法进行实验，初步结果表明，该方法适用于排列不规则的测区，可有效优化镶嵌线网络，镶嵌线可自动避开大部分城区建筑物以及山区的山脊等，对城区以及山区影像都可得到高质量的正射影像。实验结果表明，对于第1组数据，此方法得到的结果在镶嵌线的选取上要优于商业软件OrthoVista。 相似文献
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讨论基于ＢＰ神经网络的点状地图符号识别，在分析介绍ＢＰ网络模型及其学习算法之后，根据ＢＰ模型本身所存在的一些不足之处，提出了相应的改进措施。改进后的ＢＰ网络学习速度明显提高，性能得到增强，因而可以更有效地识别点状地图符号。另外，还对网络的输入模式加以讨论，给出了在ＢＰ网络学习训练过程中的一些体会，并提出了三种减小网络规模的具体方法。 相似文献
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分析了GIS网络的基本要素和网络关系，提出了完备表达网络的TDN数据结构，从时间和空间效率上进行了推演，并以试验验证了该结构的实用性。 相似文献
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网络地图问题凸显--黑龙江省网络地图发布使用情况调查 总被引：2，自引：0，他引：2
从某种意义来说，互联网是20世纪留给21世纪最辉煌的人类文明。随着计算机、网络技术的快速发展和普及，网络的触角迅速扩展到新闻、文化、教育、电子政务、电子商务、电子社区等各个领域，同时与经济和社会生活密切相关的地图由此也找到了新的载体和形式。日前，黑龙江测绘局地图审查管理部门对黑龙江省有关政府部门和企事业网站上发布、使用地图情况的调查显示，网络地图已经成为网络空间的重要组成部分，而其中存在的问题同样令人震惊。 相似文献
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取 总被引：2，自引：2，他引：0
建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器，导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景，实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成，编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩，完成特征提取；解码子网络从特征中提升空间分辨率，完成像素级的建筑物提取。此外，本文使用视野增强FoVE(Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响，并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明，编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取，FoVE能有效提高建筑物提取准确率；通过改变预测时切片大小和重叠度，分析其对建筑物提取结果的影响，揭示了FoVE的饱和性。 相似文献
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警用GIS中网络分析的功能设计与实现 总被引：5，自引：0，他引：5
网络分析是GIS中空间分析的一个重要方面。文中在简述网络分析的基本功能和GIS中网络模型的基础上，结合昆明公安地理信息系统的建设，对警用地理信息系统中网络分析的功能设计、体系结构、网络模型数据和基于网络的路径分析及实现算法等进行了阐述；最后提出了昆明公安地理信息系统二期建设中网络分析功能实现的具体建议。 相似文献
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人工免疫网络是受免疫网络理论的启发建立的用于数据处理的一种人工免疫系统。同时免疫系统是进化的，通过不断调节系统内细胞的数量和种类适应外界环境。提出的进化人工免疫网络借鉴免疫网络和进化的思想，是用于遥感影像分类的监督算法。算法通过一个学习过程，得到能够表示训练数据特征的网络细胞，然后利用这些网络细胞进行分类。实验表明进化人工免疫网络是遥感影像分类的有效工具。 相似文献