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61.
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   
62.
现有图像分割方法往往受图像模糊和噪声的影响,提取的轮廓不准确。为了提取建筑物的精确轮廓,提出了一种基于卷积神经网络的集成方法,包括建筑物定位、形状判断、形状匹配等步骤。实验证明,无论是对DSM图像还是多光谱影像,该方法都能获得精确的建筑物轮廓。  相似文献   
63.
为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。  相似文献   
64.
地面强风可直接造成人员伤亡和经济损失,严重影响出行安全、工农业生产等社会秩序。强风的发生与天气系统和复杂下垫面的共同作用密切相关,在城市区域尤为明显。受数值模拟技术和计算资源的限制,对实际天气条件下大范围城区的强风现象进行建筑物分辨率的大规模数值模拟研究仍是一个挑战。本研究利用中尺度气象模式嵌套流体计算动力模式的超高分辨率局地气象预报系统,对强冷空气过程造成广州市区的一次强风事件进行数值模拟,深入探讨强风的精细结构和形成机制。结果表明,伴随着强冷空气入侵,广州市区的平均风速和风场高频扰动均明显增强,且在城市冠层顶尤为明显,呈现区域不均匀的三维结构,数值模拟与地面观测相一致。较大范围的强风速和阵风主要出现在建筑物较为低矮的老城区上空,并持续影响下游河道等开阔区域。在高层建筑密集的新城区,虽然整体风速明显减弱,但能在平行风向的街道狭管和下游区域形成局地强风。特别是,超高层建筑群引起显著的垂直环流,导致强风扰动向下传播,造成最大风速达8 m s?1的地面局地强风,阵风指数接近2。上游建筑群引起的风场扰动呈现大尺度湍流结构,能沿着平均气流传播影响数公里之远的下游地区。当风场扰动经过广州塔等单体超高层建筑时,可在其两侧绕流区再次加强,形成局地强风。局地强风和阵风还出现在垂直于风向排列的沿江高层建筑群的侧边,与建筑屏风的阻挡效应和缺口溢出有关。研究结果促进认识城市强风的时空特征和物理机制,有助于提升城市气象的精细化预报水平。  相似文献   
65.
山区建筑物选址目前存在一些问题,抗灾能力差,常给农民生命财产带来损失,为此,建议有条件的地方应走创新之路,实施科学选址,即地质上学注意"稳"、水文学上注意"干"、气候学上注意"爽"、环境学上注意"宜",心理学上注意"衡"、法学上注意"合".  相似文献   
66.
潘义务 《高原地震》2007,19(2):82-82
安康市处于秦岭一大巴山地震亚区,是一个中强地震活动区域。因此,加强对农村房屋建设的抗震设防指导,切实提高农村房屋抗震能力,对于最大限度减轻地震灾害可能造成的损失,保障本地区经济的可持续发展,保持社会稳定,具有十分重要的意义。  相似文献   
67.
高度信息作为人工地物的重要属性信息,在军事和民用上都具有很高的利用价值。针对人工地物高度提取的发展现状及存在的主要问题,对单张航片利用共线条件方程确定人工地物比高方法的原理和技术进行了研究,并进行了实验,验证了方法的可行性。  相似文献   
68.
建筑物的方向是地图综合过程中的一个基本约束,目前仍没有一个计算建筑物方向的统一方法.本文详细阐述了五种常用的计算方法,分别为最长边法、加权平分线法、统计加权法、最小MBR法和基于墙的均值法.并从其基本原理出发,分析了这五种方法的适用性和局限性.通过两个实验设计和实现,进一步例证了这些方法的适用情况和存在的问题,并发现最小MBR方法较为稳健.  相似文献   
69.
通过对某森林武警总队大楼变形监测工作研究,介绍了变形监测的设计思路和实施过程,为施工单位提供了准确的观测成果,有利于施工单位采取相应措施确保该栋大楼的安全,可以为类似工程变形监测提供参考.  相似文献   
70.
高分辨率遥感影像建筑物变化检测对于城市规划、城市执法等方面具有非常重要的意义。文中提出一种基于正样本单分类器学习框架下的建筑物变化检测算法。首先提取影像形态学建筑物指数特征(MBI),通过卡方变换将其与光谱特征进行融合;然后利用一种单分类器完成建筑物变化初始判定;最后利用改进的长宽比形状特征完成最终建筑物变化判定。通过与现有建筑物变化检测算法、传统的多分类器算法对比,本文算法精度有一定提升并具有更强的鲁棒性。  相似文献   
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