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针对无源环境下无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正的问题,提出一种采用高精度的矢量道路数据进行粗精匹配的导航校正算法。该方法首先通过分析惯导轨迹的特征标示点以及外接矩形,剔除明显的误匹配道路和冗余道路,获取待匹配道路集合;进而,结合ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,完成惯导轨迹位置误差的补偿和校正;最后,根据匹配方差和历史匹配轨迹对匹配结果的准确性进行分析和判断。仿真实验结果表明,该算法能够提高惯性导航定位误差的校正精度,减少在复杂道路交叉口等情况的误匹配。 相似文献
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一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
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改进的CLDAS降水驱动对中国区域积雪模拟的影响评估 总被引:4,自引:3,他引:1
积雪因为其特定的属性在气候变化和水文循环中扮演着重要角色,在大气和陆面之间起到了调节能量和水交换的显著作用,而陆面驱动数据的质量直接决定着模式对积雪的模拟效果。本文采用CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)和改进后的降水驱动(CLDAS-Prcp)分别驱动Noah3.6陆面模式对积雪变量进行模拟,并对中国主要的积雪区东北区域、新疆区域、青藏高原区域的积雪覆盖率、雪深、雪水当量的模拟效果进行了评估。结果表明,CLDAS-Prcp改善了原有驱动在冬季由于低估降水所造成的模拟积雪量偏少的情况;东北区域模拟结果与观测的时间变率最为一致,积雪覆盖率、雪深、雪水当量的相关系数分别为0.42,0.78,0.93;而雪水当量的改进效果最明显,均方根误差和偏差分别减小了54.8%和83.1%,相关系数提高了0.47;同时,CLDAS-Prcp不仅能反映积雪变量的年际变率,而且能够较准确地反映出强度较大的突发降雪事件。 相似文献
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黄河水文变化复杂,现有水位监测方法费时费力且不能很好满足时间分辨率和空间分辨率两个方面的需求.地基GPS-IR技术的出现为水位监测提供了新的手段,但目前大多数地基GPS-IR技术采用的接收机为高精度大地测量型接收机,成本高、时效性差,不适合大范围推广.首先介绍了普适型GPS接收机的组成,并对GPS数据观测质量进行了分析;其次给出了地基GPS-IR技术用于水位监测的基本原理;最后利用黄河盐锅峡GPS实测数据进行GPS-IR水位提取,以兰州水文站水位监测数据为参考分析了普适型GPS接收机反演水位的精度,得到了最佳RMSE为0.21 m的精度.实验结果表明,普适型GPS接收机可用于长时间水位监测. 相似文献
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城市活力的科学定量评估,能够为城市规划和协调发展提供重要依据,针对城市活力容易忽略居民情感的现状,本文选用百度热力图数据与微博情感分析结果,分别衡量人群集聚强度和情绪强度,并结合TOPSIS方法,提出一种顾及人群集聚和情绪强度的综合活力评估框架。从城市物理环境、经济环境和生态环境3个维度,选择8个关键影响因子,结合地理探测器空间分析方法,探讨影响因子对城市活力空间异质性的影响。结果表明:① 融合人群集聚强度和情绪强度的综合活力评估方法,能够较好反映城市活力空间分异格局;通过对典型样本区域分析,验证了本文提出的城市综合活力评价框架的有效性;② 城市POI密度对城市综合活力的解释力最显著,而植被覆盖度因子对城市综合活力的解释力最弱;但是植被覆盖度因子与其他因子的交互作用,对于城市活力空间异质性的影响力提升最为显著,表明植被覆盖度因子并不是直接作用于城市活力的空间异质性,而是通过耦合空间可达性、POI密度以及建筑密度等影响因子,间接影响城市综合活力的空间分异。 相似文献
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地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状(如T形、十字形)识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。 相似文献