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991.
多源地理矢量空间数据融合研究 总被引:2,自引:2,他引:0
随着地理信息大数据时代的到来,地理信息与多个行业领域日益深度融合,产生了海量的多源异构数据。多源丰富的空间数据为经济社会发展提供基础支撑作用的同时,其异构性也给数据共享和应用带来了问题与挑战。针对地理空间数据多源、异构、不一致性的现状及特点,本文提出了数据库模式融合与数据库实例融合为一体的多源地理空间数据融合流程与方法,并以基础地理信息、地理国情普查等实例数据进行了分析,为多源空间数据共享与应用提供了解决思路。 相似文献
992.
在岩溶洞穴的旅游开发中,传统的地形图无法描述洞穴内部的钟乳石等细节,难以满足溶洞开发中的规划、设计及施工要求。本文以某中型溶洞的三维重建项目为例,提出了一种以三维激光扫描数据为主、多基线近景摄影测量数据为辅的多源数据融合的钟乳石三维重建方法。首先,完成了多源数据的融合配准,其次,对配准后的数据进行了模型重建并利用多种不同方法进行空洞区域修复对比试验。试验结果表明,该数据融合方法有效补充了三维激光扫描数据在空间狭小区域的盲区,提高了三维模型的精细程度,对岩溶洞穴的开发、保护、三维重建与可视化等有一定的参考意义。 相似文献
993.
994.
惯性导航系统可以短期内提供连续的高精度信息,但是误差会随时间增大,不能长期独立工作。而在大型仓库、地下停车场等室内卫星信号薄弱的场景中,传统的惯导+卫星组合方法也不再适用。针对该问题,本文提出了一种视觉与惯导组合定位的方法。本文研究的惯导+视觉组合的定位方法中,采用基于合作目标的单目视觉定位方法对惯导误差进行修正。对于惯导误差的修正方法,本文利用视觉定位的位姿信息建立量测方程,进行卡尔曼滤波,并选取合适的试验设备,通过实际试验对比验证了该算法对惯导系统误差的修正具有良好的效果。 相似文献
995.
高时空分辨率的植被指数VI(Vegetation Index)数据是农业和生态研究的重要基础数据集,目前常用的VI数据的时空分辨率存在不可调和矛盾。考虑VI时序变化对数据融合的影响,提出一种新的VI数据时空融合模型VISTFM(Vegetation Index Spatial and Temporal Fusion Model),VISTFM采用模糊C聚类算法,对存量时序VI数据按土地利用类型划分为若干子类,从高低分辨率影像中随土地覆被类的变化规律提取子类,结合低分辨率影像提取的土地覆被类变化规律融合生成高时空分辨率的VI数据。用常用的Landsat和MODIS数据验证该算法,测试表明,VISTFM能够较好的捕获VI的中间变化过程,与常用的基于线性混合模型的模型和时空自适应反射率融合模型及其改进模型相比,利用VISTFM获得的植被指数数据集具有更高的时空分辨率。 相似文献
996.
Many real-world applications require remotely sensed images at both high spatial and temporal resolutions. This requirement, however, is generally not met by single satellite system. A number of spatiotemporal fusion models have been developed to overcome this constraint. Landsat and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data have been extensively used for detection and monitoring of active fires at different scales. Fusing the data obtained from these sensors will, therefore, significantly contribute to the satellite-based monitoring of fires. Among the available spatiotemporal fusion methods, the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM) and enhanced STARFM (ESTARFM) algorithms have been widely used for studying the land surface dynamics in the homogeneous and heterogeneous regions. The present study explores the applicability of STARFM and ESTARFM algorithms for fusing the high spatial resolution Landsat-8 OLI data with high temporal resolution VIIRS data in the context of active surface coal fire monitoring. Further, a modified version of ESTARFM algorithm, referred as modified-ESTARFM, is developed to improve the performance of the fusion model. Jharia coalfield (India), known for widespread occurrences of coal fires, is taken as the study area. The qualitative and quantitative assessments of the predicted (synthetic) Landsat-like images from different algorithms (STARFM, modified-STARFM, ESTARFM, modified-ESTARFM) indicate that the modified-ESTARFM outperforms the other fusion approaches used in this study. Considering the advantages, limitations and performance of the algorithms used, modified-ESTARFM along with STARFM can be used for surface coal fire monitoring. The study will not only contribute to remote sensing based coal fire studies but also to other applications, such as forest fires, crop residue burning, land cover and land use change, vegetation phenology, etc. 相似文献
997.
合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术具有全天时全天候的特点,可以大范围、快速、高效地提取DEM。即使在常年被云雾覆盖、降雨频繁的热带雨林地区,InSAR技术也能正常生成DEM。本文利用InSAR生成了研究区的DEM,验证了该方法的可行性。由于研究区植被茂密且有大面积的水域沼泽,导致InSAR处理过程中存在低相干和部分失相干现象,极易造成基于InSAR技术生成的DEM存在错误和空洞。针对这一问题,提出了像素级的以相干依据作为加权函数的融合方法,将SRTM DEM和AW3D30 DEM作为外源数据与InSAR DEM进行融合,解决了基于InSAR技术生成DEM存在错误和空洞的问题,保证了DEM的完整性。 相似文献
998.
999.
针对在多时相变化检测中,面向对象方法无法较好地检测影像中的细微变化,受分割效果以及面向像素方法的影响出现较高虚警率等问题,本文提出了一种结合基于像素的多特征变化向量分析法(CVA)与基于对象的多层次分割的联合判别方法。首先提取不同时相的光谱与纹理特征,利用最大相关最小冗余(mRMR)算法进行特征选择并通过CVA得到像素级变化检测结果;然后对两幅影像进行叠合分割,利用区域合并策略进行不同尺度检测并获取各尺度检测结果;最后结合多种检测结果进行融合,获得最终变化检测结果。检测结果表明本文所提方法能有效降低漏检率,同时提高了检测的准确性。 相似文献
1000.
针对单一测绘手段难以获取古建筑表面完整空间信息的问题,本文提出了采用多源异构点云融合技术实现古建筑完整空间信息留存的方法。该方法首先采用由整体到局部的扫描策略实现古建筑主体激光点云数据采集,然后采用低空航空摄影测量技术完成扫描盲区的影像数据采集,最后基于光束法平差理论完成点云数据生产,实现了多源异构点云数据融合。试验表明,该方法能够满足古建筑信息留存的需要,在古建筑保护领域具有较好的推广和借鉴价值。 相似文献