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891.
解析法是摄影测量学、数字摄影测量与遥感影像纠正处理的基础理论和基本数学模型。通过多年的教学实践,总结出了解析法摄影测量基础理论教学的两条主线,从而有效地帮助学生在学习这门课程时从其繁杂的知识体系中理清思路,找到掌握摄影测量解析法的一条捷径。 相似文献
892.
SISA完备性监测与WUL可靠性算法 总被引:1,自引:0,他引:1
详述了Galileo完备性概念,分析了空间信号有效参数完备性监测系统和监测机理,给出Galileo系统中描述SISA预报形式和算法模型.基于空间信号完备性参数的算法,优化计算最坏用户位置方法,建立了算法模型,得出相应结论.算法和结论初步验证适用于全球,为进一步研究Galileo系统完备性算法和估计用户保护水平奠定基础. 相似文献
893.
为解决我国有关部门在数字海图发行中存在的数据及用户管理问题,通过对国内外现行数字海图发行管理机制的研究,提出了以海图数据封装发行模式代替目前直接复制数据的方式,开发和采用计算机软硬件结合加密的授权许可证技术,设计与实现具有可视化、集成化特点的新型的数字海图发行管理系统的方法. 相似文献
894.
实现对地表采动裂缝的三维建模及可视化能促进裂缝的形状、成因研究,并为开采沉陷监测和生态环境恢复提供科学支持。目前三维建模方法和软件主要面向建筑物、管道、地质体等地物地貌,若直接应用于地表裂缝的建模与表达会存在野外测绘工作量大、形态规律表达不准确、呈现不逼真等问题。本文结合三维地形建模、分形、空间插值等理论,提出了基于几何形态参数的地表裂缝三维建模方法,并利用ArcEngine平台实现了对裂缝的三维可视化;选取甘肃省东峡矿区为试验区,根据裂缝分布与形态预计参数,实现了对区域内裂缝的模拟,并通过与实测数据和高分辨率影像进行对比,验证了该方法能真实逼真呈现裂缝的形态、延伸与细节信息。 相似文献
895.
基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:3,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
896.
鉴于IGS分析中心的框架及轨道产品趋于稳定,提出了基于IGS分析中心产品的轨道综合算法。利用自编算法对IGS各分析中心2017年2月26日—2017年4月8日精密轨道进行综合,获得GPS综合轨道。结果表明,IGS进行轨道综合的9个分析中心中,NGS、GFZ、CODE和ESA 4个分析中心的轨道产品精度相对较好,剩余5个分析中心的轨道产品相对较差;各分析中心与IGS发布的综合轨道间存在框架差异性;使用本文算法计算得到的合成轨道结果与IGS综合轨道作比较,二者三维差异小于5 mm,优于快速星历,证明了本文算法的可行性。 相似文献
897.
特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献
898.
针对单帧遥感影像进行超分辨率重建时,重建图像存在偏暗、纹理边缘不清晰等问题。在分析限制对比度直方图均衡化算法后,提出一种将上述算法与迭代反射投影算法相结合的改进方法。Matlab仿真实验结果表明,这种结合的算法既能提升图像对比度,其信息熵也优于传统的迭代反投影算法。 相似文献
899.
900.