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11.
一种改进的道路匹配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对遗传算法在道路匹配时出现的平行路段匹配跳跃问题,利用距离角度拟合法进行改进.将矢量地图与影像地图叠加作为底图进行辅助判断,避免了导航中单一使用矢量数据信息量不足的情况.实验表明,改进后的算法解决了地图矢量数据不完整时产生的误匹配问题;同时在弯道、U形转弯处、交叉路口、平行路段等处都具有较好的匹配准确度.  相似文献   
12.
曹闻  余文杰  王龙  李润生 《东北测绘》2012,(2):12-15,19
目前导航系统主要使用的是矢量地图,这种地图的更新周期比较长,新修的道路无法及时在地图上体现出来,使用这种不完整的地图进行地图匹配往往会导致错误的结果。为了解决此问题,本文提出了改进的Marchal匹配算法,并结合影像导航中的遥感影像对匹配信息进行实时反馈,实验结果表明,该算法可以较好地纠正矢量数据不完整时产生的错误,很大程度上提高了匹配的准确性,弥补了矢量地图导航时的不足,可以为影像导航系统提供保障服务。  相似文献   
13.
匀光处理是消除光学遥感影像中亮度和色彩分布不均匀现象的过程。经典的Wallis算法仅用于保持两幅或多幅影像间的色调和亮度一致性。这里提出了一种用于单幅影像匀光的Wallis算法,讨论了从待处理影像中选择校正标准的方法;同时利用以像点为中心的局部参数统计值代替分块参数值,有效地避免了"分块效应"。通过实验并与现有Retinex匀光算法进行比较,结果表明改进后的Wallis算法能够有效减小图像反差,取得更好的匀光效果。  相似文献   
14.
控制点在遥感影像纠正等应用中有着非常重要的作用。本文针对人工选取控制点效率低、精度差的问题,提出了Google Earth高分辨率遥感影像控制点自动提取方法,说明了基于线特征确定稳定控制点的方法,并通过遥感图像纠正以及航拍图像定位实验验证了方法的有效性。  相似文献   
15.
利用动态规划半自动提取高分辨率遥感影像道路中心线   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的基于动态规划的道路提取算法都是直接在图像域内根据道路的光谱等特征定义代价函数,当道路光谱特征发生变化时,需要重新定义新的代价函数,具有很大局限,不适用于道路特征复杂多样的高分辨率遥感影像。针对这一问题,提出了一种基于动态规划的道路中心线半自动提取算法:首先,利用阈值分割和核密度估计生成道路概率分布图;然后,根据道路概率分布图上的道路特征定义代价函数;最后,运用动态规划求解代价函数最大值来提取道路中心线。试验表明,提出的算法能够在高分辨率影像上提取各种不同光谱特征的道路中心线,取得了良好的效果。  相似文献   
16.
传统的土地资源管理方式,已经显得有些力不从心,土地资源管理正呼唤新技术来改变这一窘境。近年来,遥感技术、地理信息系统、全球定位系统是数字国土的关键技术,可以满足现代化土地资源管理的需要,可以大大提高土地资源管理的科技水平。本文对以GIS为主的"3S"一体化的必要性、技术支持及发展前景进行论述,并在此基础上研究了"3S"一体化技术在土地利用中的应用。  相似文献   
17.
提出一种联合光谱和纹理特征的支持向量机分类算法,先通过计算灰度共生矩阵得到纹理影像,然后将纹理波段与光谱波段进行叠加形成一幅多波段影像,再使用支持向量机分类算法对该影像进行分类,从而得到最终的滩涂提取结果。实验结果表明,该方法对于滩涂及周边地物具有较好的分类效果。  相似文献   
18.
已有的倾斜刃边法受边缘亚像素定位精度、边缘扩散函数(ESF)样本质量及ESF曲线拟合方法的限制,点扩散函数(PSF)重建的稳定性和精度不高。为此,提出了一种优化的基于倾斜刃边的PSF估计方法,将梯度算子引入刃边直线拟合,对刃边边缘进行了高精度的亚像素位置修正;并采用基于移动窗口的ESF去噪及重采样方法精化ESF样本质量;最后通过高斯函数拟合得到稳健的PSF估计值。实验结果表明,改进算法的边缘直线拟合精度优化效果明显,且PSF重建精度较高,稳定性强。  相似文献   
19.
为了解决Harris-Laplace检测算法的角点坐标偏移与像素级角点的问题,提出了基于Harris-Laplace算法的亚像素角点检测方法。该方法首先用原始图像与高斯函数进行卷积生成多尺度空间,在原始图像和多尺度空间图像上各自提取Harris-Laplace角点;然后以多尺度空间角点为中心向原始图像投影,统计原始图像上投影区域内的角点形成角点集群,并结合多尺度空间角点响应值对集群角点进行筛选;最后采用位置(坐标)加权平均法确定角点的精确坐标。实验结果表明,该方法能够提供稳定抗噪、尺度不变的亚像素精度角点。  相似文献   
20.
高翔  朱述龙  李润生 《测绘科学》2018,(2):70-76,82
针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。  相似文献   
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