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针对现有教学过程中,大部分教师仍然是以"满堂灌"、"填鸭式"的教学方式为主,背离了"以学生为中心"的课堂教学初衷,导致学生的学习热情和学习兴趣不高的问题,探索了将多种教学方法组合运用教学方式,并以《三维地理信息系统》课程为例进行了实践。 相似文献
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关阀分析在供水管网施工中用来快速确定最佳的关阀停水方案,对于供水安全具有重要意义。在管网传统结点-边图模型的基础上,提出了优化实体数量并简洁表达拓扑结构的单元-阀门图模型。该模型是结点-边图的一种伪对偶图,它将管网内被阀门区隔形成的封闭连通区域归为顶点,将分隔两个区域的阀门作为边。设计了关断单元生成算法,从而实现单元-阀门图的构建,并提出基于该模型的高效供水管网关阀分析算法。实验表明,与基于结点-边图的传统算法相比较,结合单元-阀门图模型的新算法能够大幅度提高关阀分析效率,并且可以在多施工点情况下得出正确的关阀方案。 相似文献
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土壤分层信息,特别是表土层结构,对土地生产力具有重要影响,是评价土壤质量的一个重要指标。为了快速、准确地获取土壤分层信息,本文利用探地雷达对分层土壤进行了回波信号采集,并分别在时域和频域分析土壤层位置和层厚信息。首先在信号预处理的基础上,借助包络检波方法确定在土壤分层界面在时域上的位置;然后获取电磁波速度,得到土壤分层厚度。考虑到土壤介电常数与电磁波在土壤中传播速度的相关性,采用短时傅里叶变换方法(Short-time Fourier Transform,STFT)获取各土壤层时频域特征值,并利用回归分析建立特征值与介电常数之间的数学关系,实现对各土壤层的介电常数估算,从而计算出电磁波传播速度,进而确定土壤各层厚度。为验证算法的有效性,分别对理想模拟实验环境和农田环境进行了探地雷达实验,结果表明利用包络检波对探地雷达回波信息进行分析,土壤层检出率达到94.5%,借助STFT谱分析进行探地雷达回波速度估计,对于70 cm深度以上土层厚度计算误差大都保持在10%以下,但随着土壤深度的增加,误差变大。总体来说,本方法能有效识别浅层土壤的分层信息,可应用于实际生产中耕层厚度的估测。 相似文献
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简单矢量数据多边形裁剪问题的图模型 总被引:2,自引:0,他引:2
无拓扑信息的矢量数据多边形裁剪问题是解决GIS叠置分析的基础。本文借鉴GIS中弧段结点模型的思想,建立描述两多边形集合间裁剪问题的图模型,以解决现有算法实现在处理大数据量裁剪时暴露的问题。本模型运用图中定义的顶点和边分别表示结点和弧段,使集合间实体的关联性得以增强,结果区域边界的重组过程得到简化。针对海量数据的存取特性,设计并实现了该模型的数据组织方式及其构建算法。最后以大数据量GIS叠置分析为例, 将本文实现与Vatti算法实现加以比较,实验表明,本实现在进行大数据量的两多边形集合裁剪时效率较高;同时,程序具有合理调配其内存空间中栈和堆资源使用的能力,这使其健壮性强于后者。 相似文献
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近年来无人机低空遥感技术不断发展,利用无人机影像生成的真正射影像(TDOM)在成图精度、制作流程方面仍有提高的空间。本文采用固定翼无人机和专业摄影相机采集影像,布设地面控制点,提出了利用运动恢复结构(SfM)和多视立体视觉(MVS)工作流来生成高精度数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)的方法;对遮蔽倾斜部分进行阴影检测、DSM修编和多视影像纹理补偿生成TDOM;最后用TDOM上随机分布的检查点进行精度检查,水平精度为3.3 cm,垂直精度为7.5 cm;消除了DOM中倾斜和阴影部分,使建筑物保持垂直视角,生成的满足1:500比例尺高精度并消除倾斜阴影的TDOM可用于农村宅基地确权、国土规划设计等领域。 相似文献
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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