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211.
介绍了轻便型移动测量系统的构成及工作原理,提出利用该系统及相关软件进行外业采集和内业点云处理及建筑物立面图件绘制的技术方案,通过工程实例和精度比对验证了轻便型移动测量系统运用在立面数据获取的可行性。  相似文献   
212.
选择高分遥感影像的时相是利用高分遥感影像精确定位湖泊河流湿地自然边界的关键问题之一。在没有或缺少水文观测数据的情况下,依据河流湖泊湿地的定义,本文提出了一种用于河流湖泊湿地边界定位的高分遥感影像时相快速选择方法,试验结果表明该方法合理、准确、有效。  相似文献   
213.
利用数字线划图中建筑物的矢量信息,根据前后两个时期的高分辨率遥感影像,通过结合LSD直线段提取算法与结构相似性度量,采用比较特征差异的方式提出了一种能够以较高的正确率进行快速建筑物变化检测的算法。本文对检测算法的过程进行了介绍,通过实验数据对算法进行了检验,探讨了阈值变化对结果的影响。  相似文献   
214.
以广西壮族自治区66个县为研究区域,针对实际应用,分析违法类型,收集2016年上半年GF-1、GF-2、ZY-3数据,结合2015年辅助数据,采用ENVI IDL开发批处理程序进行数据预处理,通过影像比对,目视解译提取可疑图斑,利用地理处理模型(GP Model)获取图斑行政区、坐标、面积等属性数据。核查53个县,查明1 046宗违法用地,16个违法采矿点。结果表明:国产卫星影像能较好地反映地物信息,地物判读性较好,文中所示的内业工作流程高效可靠,对在国土监察工作中发现可疑图斑具有现实意义。  相似文献   
215.
为保证结合机载Li DAR数据与同机影像数据的直接定位模型的计算精度与生产效率,本文提出了一种结合SURF匹配算法自动选取影像连接点的直接定位技术。首先对直接定位过程中控制点选取和IMU与相机旋转角误差进行探讨,然后对SURF、NCC、SIFT影像连接点选取方法进行对比,最终选取SURF匹配算法获取影像连接点。以Li DAR点云差值来修正地面点坐标高程值,结合SURF匹配算法进行直接定位实验,实验结果表明:与其他几种算法相比,SURF可自动获取精确的影像连接点,且计算速度快,便于直接计算定位模型,达到快速获取像点地理坐标的目的。  相似文献   
216.
数字正射影像数据是地理国情普查中主要的调查数据源,同时也是普查成果数据的重要组成部分。而控制点作为数字正射影像制作的基础数据也是普查成果中必不可少的一部分。本文就国情普查成果中影像控制点的采集与整理进行了探讨。  相似文献   
217.
主要介绍了正射影像的生产方法 ,并结合WorldView-2、资源三号、高分一号卫星影像采用RPC模型进行正射纠正,并根据已有的DLG数据进行精度分析、质量分析。  相似文献   
218.
结合Arc GIS与Corel DRAW两大制图软件平台,通过《五指山市影像图》设计与编制的实践工作,介绍了该影像图的设计以及制作流程,结合制图过程中的设计与操作实践经验,分析地图设计编制过程中应该注意的若干问题,从而为地图编制人员提供参考。  相似文献   
219.
受制于光学器件的性能与观测环境的影响,国产高分辨率遥感影像通常存在条带噪声、光谱分辨率低、纹理不清晰等问题,给后续的自动化影像产品生产及目标解译工作带来极大的不利。本研究先后从去除条带噪声、对比度增强、边缘增强三个方面,对遥感影像进行质量改善,使遥感影像更好地为地理信息公众服务。以高分二号全色影像为实验数据,目视和定量评价结果均证实了本文算法的有效性。  相似文献   
220.
夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数(human settlement index, HSI)、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数(vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI)及支持向量机(support vector machine, SVM)监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS(suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite)夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示:本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数(vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI)的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明:3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。  相似文献   
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