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随着水电、交通、矿采等基础工程建设领域发展步伐的加快,工程地质勘查工作面临任务重、时间紧、难度高等各种新问题。传统接触式岩体结构面获取方式已不能满足地质勘测快速、准确、精细的要求。以TLS点云或数码影像作为数据源的非接触式主动测量方法在数据形式、数据采集和处理等方面具有各自的特点,将两种数据融合可实现空间信息与光学信息的优势互补,对地质信息提取研究具有实际价值。本文针对现有影像与点云提取地质信息存在的问题,以完整、准确和自动化特点为目的,对岩体结构面信息融合提取方法进行研究,主要内容和结论如下:(1)对异源数据配准简化处理方法进行研究。针对传统海量数据简化方法效率低、精度差且失真严重等问题,提出了基于特征提取思想的异源数据配准简化处理方法。 相似文献
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Dong Hyawn KIM 《中国海洋工程》2014,(6):739-748
A new load surface based approach to the reliability analysis of caisson-type breakwater is proposed. Uncertainties of the horizontal and vertical wave loads acting on breakwater are considered by using the so-called load surfaces, which can be estimated as functions of wave height, water level, and so on. Then, the first-order reliability method（FORM） can be applied to determine the probability of failure under the wave action. In this way, the reliability analysis of breakwaters with uncertainties both in wave height and in water level is possible. Moreover, the uncertainty in wave breaking can be taken into account by considering a random variable for wave height ratio which relates the significant wave height to the maximum wave height. The proposed approach is applied numerically to the reliability analysis of caisson breakwater under wave attack that may undergo partial or full wave breaking. 相似文献
964.
针对目前球坐标多面函数主要局限于球面任意区域对应的最优内部球层参数难以精确计算的问题,该文提出了利用Delaunay三角剖分技术的任意单连通区域球面面积的数值计算方法,解决了球坐标多面函数对球面局部空间数据插值的参数计算问题。为了评估球坐标多面函数对局部区域离散数据的插值精度,利用分布在120°～135°E,18°～28°N的843个大地水准面高程数据建立了两种坐标系的多面函数模型。均方根误差统计结果显示,球坐标多面函数模型的插值精度及稳定性均优于笛卡尔坐标模型。将球坐标多面函数模型分别与几种常用插值方法进行的插值结果精度对比,结果显示该模型仍然具有较好的精确度与稳定性。 相似文献
965.
针对高分辨率遥感影像场景复杂,现有的目标识别算法检测率较低且速度较慢的问题,提出了一种改进的RFB Net模型。算法在RFB Net模型的基础上构建特征金字塔网络,融合高层语义信息和低层特征信息,提高了网络识别能力。为验证该算法性能,以遥感影像中飞机目标为例进行了实验验证。以油罐和立交桥目标为例,对该算法的推广性进行了实验验证。结果表明,改进的RFB Net模型在遥感影像目标识别中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。 相似文献
966.
提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法，它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像，基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构，借助迁移学习方法，构建出遥感分类模型，实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取，并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%，Kappa系数为0.834 2，明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0，而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。 相似文献
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城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害，影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象，综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响，筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时，基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型，结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签，剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系，实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明，栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系，可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小，可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。 相似文献
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