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Web环境下房产测绘信息三维可视化技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
Web环境下的三维可视化技术存在诸多技术难点。相对单机及局域网环境,Web环境下的网络响应时间将很大程度上影响着三维可视化的实际效果。文章围绕这一问题,从三维建模效率和三维模型数据量两方面入手,在分析现有方法不足的基础上,结合房产测绘信息特点,提出了基于模型库的房产测绘信息三维场景实时构建方法、基于模块化和参考复用的三维建模方法,进而提出一套行之有效的解决方案,使Web环境下房产测绘信息三维可视化技术得以实用化。实验系统证明了该方法的有效性、实用性。 相似文献
132.
论地球空间信息服务技术的发展 总被引:10,自引:0,他引:10
从信息技术和地理信息系统技术两个视角阐述地球空间信息服务技术的发展,指出地球空间信息服务将呈现三个发展阶段:地球空间数据网络服务;地球空间数据与处理功能的网络服务;地球空间数据实时获取、处理与应用一体化的网络服务。详细介绍和阐述各个阶段的技术特征、当前发展状况以及技术难点,以此提炼出我们需要研究的问题。 相似文献
133.
近年来,随着遥感技术的快速发展,遥感对地观测数据获取量与日俱增。在对海量遥感数据的特征提取与表征上,基于深度学习的智能遥感影像解译技术展现出了显著优势。然而,遥感影像智能处理框架和信息服务能力还相对滞后,开源的深度学习框架与模型尚不能满足遥感智能处理的需求。在分析现有深度学习框架和模型的基础上,针对遥感影像幅面大、尺度变化大、数据通道多等问题,本文设计了嵌入遥感特性的专用深度学习框架,并重点讨论了其构建方法,以及地物分类任务的初步试验结果等。本文提出的智能遥感解译框架架构将为构建具备多维时空谱遥感特性的深度学习框架与模型提供有力支撑。 相似文献
134.
深度学习的迅速发展极大地推进了多种图像解译任务的精度提升,然而深度学习网络模型的“黑箱”性质让使用者难以理解其决策机理,这不仅不利于模型结构优化和安全增强等,还会极大地增加训练调参成本。对此,本文围绕影像智能解译任务,对深度学习可解释性国内外研究进展进行了综合评述与对比分析。首先,将当前可解释性分析方法分为激活值最大化分析法、代理模型分析方法、归因分析法、扰动分析法、类激活图分析法及样例分析法等6类方法,并对方法的原理、侧重点及优缺点进行了回顾。其次,对8种衡量各类分析方法所提供解释的可靠性的评估指标进行了回顾,并梳理了当前公开可用的可解释性开源算法库。在当前开源算法库的基础上,以遥感影像智能解译任务中的可解释性分析为例,验证了当前深度学习可解释性方法对遥感影像的适用性;试验结果表明当前可解释性方法在遥感解译中还存在一定的局限性。最后,总结了现有基于自然影像的可解释性算法在遥感影像解译分析中存在的问题,并展望了设计面向遥感影像特性的可解释性分析方法的发展前景,旨在为相关研究者提供参考,推动面向遥感影像解译的可解释性方法研究,从而为深度学习技术在遥感影像解译任务中的应用提供可靠的理论支持与算法设计指导。 相似文献
135.
136.
137.
基于LiDAR数据的建筑物自动提取方法的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
简述三种典型的利用LiDAR点云自动提取建筑物的方法.提出对建筑物提取结果的精度评价指标,并对三种方法的提取结果进行比较.结果表明摹于Dempster-Shafer理论的建筑物自动提取方法最为稳健. 相似文献
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139.
采用时空相结合的分类方法来获取多时相土地利用/覆盖,有效减少了多时相遥感的时空不一致性。为探测时空不一致性对景观指标取值及其变化轨迹的影响,将时相独立分类方法和时空相结合分类方法进行了对比,四种常用的景观指标——斑块数(NP)、边缘密度(ED)、平均斑块大小(MPS)和平均形状指数(MSI)用来探测两种方法的差异。结果表明,时空不一致性不仅影响到景观指标取值,而且改变了景观指标的变化轨迹。 相似文献
140.