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通过在实际生产中对ISAT的应用,总结了一套实用的ISAT自动空三流程,并对在应用中出现的几个问题提出解决方法. 相似文献
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通过在实际生产中对ISAT的应用，总结了一套实用的ISAT自动空三流程，并对在应用中出现的几个问题提出解决方法。 相似文献
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着重介绍了自动空中三角测量的软件ISAT在LOUIS测区空三中的应用以及个别问题的处理方法,并初步总结了ISAT的特点. 相似文献
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车载点云数据的自动分类与提取是进行城市三维建模的基础和关键步骤。文章利用国产SSW车载激光建模测量系统获取的点云数据丰富的底层信息(点云基于激光扫描坐标系的坐标、相邻点梯度等)提出了一种针对道路边线的自动分类与提取算法。通过粗提取和精提取两个步骤得到准确的道路边线点云,再采用最小二乘拟合算法进行拟合,自动生成道路边线矢量文件。 相似文献
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电子航海图是广义地图的一种,但是其符号体系独具一格。针对电子航海图现行符号标准S-52难以利用和扩展的问题,提出S-52点符号与SVG符号的自动转换方法。首先,建立S-52点符号与SVG符号两者坐标系的重构关系,实现坐标系的自动转换;然后,建立S-52点符号与SVG符号两者图元结构的重构关系,进行图元的自动转换。通过S-52点符号与SVG符号的重构和自动转换,最终构建完整的电子航海图SVG点符号。 相似文献
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基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。 相似文献
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城区大比例尺影像三维景观重建 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用目标提取技术,根据近似点位进行房屋角点的自动定位,自动搜索同名点,然后建立一个尽可能多地包含房顶面的目标窗口,取代传统的以房角为中心的窗口进行房顶角点影像匹配,提高了房顶角点匹配的可靠性,实现了航空影像房屋三维数据的半自动量测。进而在地面与建筑物表面二维半不规则三角网和原始数字影像的基础上,实现了建筑物可见表面纹理的恢复,重建了城市真实三维景观。 相似文献
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阐述控制网自动平差软件设计的基本思想,研究了点号的自动最优编排、近似座标的自动推算、变带宽压缩存储等关键算法,据此在微机上设计了一个自动平差软件。该软件能直接处理电子手薄、磁卡和人工手薄记录的数据,用户不需绘制计算略图、编号编码、数据摘录等,处理过程完全自动进行,使平差过程变得非常简单。软件可用于平差导线网约800个点,水准网约2000个点。 相似文献
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随机点群目标空间图形的表达与识别 总被引：3，自引：0，他引：3
本文针对国内外一些对点群目标的自动综合方法中存在的弊端,提出了一种新的自动综合模式———空间图形的表达、识别与综合。通过在点群中构建Delaunay三角网,并加入相应的约束条件,实现对随机点群目标空间图形的表达。从外围轮廓,内部结构,中轴线的提取和单个点目标的影响域几方面对点群目标的综合参数进行了识别。表达与识别为地图自动综合的实施奠定了基础。这一方法必将提高综合的自动化程度,成为自动综合研究领域中一个新的突破点。 相似文献
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从注记配置是一个NP难度问题这一观点出发,尝试性地将遗传算法用于点注记自动配置.在论述了遗传算法基本原理和方法的基础上,结合点注记自动配置的基本模型,讨论了基于遗传算法的点注记自动配置方法,并对其关键性的问题进行了阐述. 相似文献
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空间悬挂点自动分析处理算法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对各种比例尺地形图数字化过程中形成的各类悬挂点特征进行了研究，提出检验悬挂点的基本算法，并结合向量模式进行优化，给出了一般情况下自动处理各类悬挂点的必要条件，同时导出了自动处理悬挂点的算法。 相似文献
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城区大比例尺影像三维景观重建 总被引：9，自引：0，他引：9
本利用目标提取技术,根据近似点位进行房屋角点的自动定位,自动搜索同名点,然后建立一个尽可能多地包含房顶面的目标窗口,取代传统的以房角为中心的窗口进行房顶角点影像匹配,提高了房顶角点匹配的可靠性实现了航空影像房屋三维数据的半自动量测。进而在地面与建筑物表面二维半不规则三角网和原始数字影像的基础上,实现了建筑物可见表面纹理的恢复,重建了城市真实三维景观。 相似文献
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多边形点符自动填充是数字地图制图、电子地图制作和 GIS中不可缺少的功能。文中总结了多边形点符填充过程中几种特殊情况的自动判别与处理 ,在此基础上提出了改进的自动点符填充的方法和步骤 相似文献
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融合空谱特征的车载LiDAR点云道路标识线提取 总被引：1，自引：0，他引：1
道路标识线是三维道路场景中重要的交通标识之一。自动提取点云场景中的标识线信息对于道路路宽测量、自动驾驶等任务具有十分重要的意义。本文提出了一种基于空谱特征的车载Li DAR点云道路标识线提取方法。该方法充分考虑车载激光点云中道路标识线的颜色、空间邻域和高程等位置关系,直接对点云数据进行自动分类,提取道路标识线。为了验证本文方法的有效性,采用高速公路路段场景的车载激光点云数据进行试验,从中选取训练数据及测试区域进行道路标识线提取试验。最后,本文基于手动标记数据验证本文方法的效果,道路标识线提取总体精度为99.64%。 相似文献