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81.
侯溯源  安晓亚  许剑  孙亮 《东北测绘》2014,(1):30-32,37
随着技术的发展,新的地理信息可视化技术不断涌现。本文对目前地理信息可视化技术研究中较热点的四种地理信息可视化新技术进行了介绍,并分析了各技术的不足,希望能对相关的研究有所裨益。  相似文献   
82.
航线设计是航空遥感的一个关键工序,航线设计的优劣预先决定了航空遥感外业的工作量和数据覆盖质量。本文提出了基于DEM的机载SAR自适应航线设计概念,推导了其等效中心投影成像几何公式,介绍了自适应航线设计的算法及流程,并编写软件实现了SAR自适应航线设计,最后通过泰山试验区验证了该航线设计算法的有效性。  相似文献   
83.
在Li DAR点云滤波算法当中,数学形态学滤波是其主要方法之一。传统的数学形态学在迭代次数、高程阈值的选取上,通常是通过人工依靠经验设置滤波参数,因此算法具有很大的盲目性。这里通过分析在不同迭代次数下滤波前后地面点云数目的变化特点,以及高程阈值与点云密度的关系,提出了一种自适应数学形态学滤波算法。采用不同地形的Li DAR数据对算法进行了实验分析,验证了算法的可行性。  相似文献   
84.
线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。  相似文献   
85.
线状要素是道路、管线、界限等实体的抽象表达,是地图显示中最基本的组成部分。对线状要素进行标注能帮助人们直观地了解对象的地理特征。标注算法是GIS软件的基本功能,过自适应标注算法实现了对任意形态线状要素的自动标注,方法简单有效。  相似文献   
86.
基于智能体的自适应入侵检测系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于智能体技术的自适应入侵检测系统体系结构,将智能体技术和自适应模型生成技术应用于入侵检测系统中.智能体技术的应用解决了传统的集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,通过各种智能体来协作完成入侵检测任务,充分利用网络和主机资源.而智能体与自适应模型生成技术相结合,采用遗传算法建立准确的数据模型,使得入侵检测系统能够自动配置和更新不同环境下的入侵检测模型,能够通过自我学习、自我改进来提高系统的入侵检测能力和适应能力.  相似文献   
87.
在生产自动控制过程中 ,随着工艺要求 ,安全、经济生产不断提高的情况下 ,简单、常规的控制已不能适应现代化生产。本文论述了什么是串级控制系统 ,为什么采用串级控制系统可有效地提高调节品质 ,以及串级控制系统在生产实际中的应用并取得有效的成果  相似文献   
88.
李科  杜琳  游雄 《测绘科学技术学报》2007,24(5):381-383,386
空间数据索引是GIS系统中的关键技术,针对目前主流的网格空间索引方法进行了充分的研究比较,指出了网格索引方法对空间要素进行索引是高效的,但对于非规则地图它是不适应的.在此基础上设计了一种新的空间索引的方法,即自适应双层网格索引.详细地介绍了这种模型的实现过程,并且用实验充分论证了这个模型的效率,认为利用自适应双层网格索引检索空间数据时,处理、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势.  相似文献   
89.
三线阵影像外方位元素平滑方程自适应光束法平差   总被引:1,自引:1,他引:0  
王建荣  王任享  胡莘 《测绘学报》2018,47(7):968-972
外方位元素数据是影响光学卫星影像几何定位精度的重要因素,其精度不仅取决于姿态和轨道测定系统的精度,还与卫星平台稳定度紧密相关。在实际卫星工程中,姿态测定系统存在突变现象,导致处理航线中上下视差发生较大变化。本文在全三线交会EFP光束法平差理论基础上,提出在光束法平差中采用外方位元素自适应分段平滑策略及其数学模型。即根据立体影像上下视差差分数据,对立体影像进行自动分段;在此基础上,对不同段的外方位元素平滑方程赋予不同权值,共同参与光束法平差。通过实际卫星影像试验表明,该方法可有效抑制卫星姿态测定系统突变对立体影像无控定位精度的影响,尤其是高程精度改善显著。  相似文献   
90.
利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。  相似文献   
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