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121.
一是要求各乡(镇)街道国土员迅速组织力量对辖区内各地质灾害易发的公路沿线、乡村道路、旅游景点、山塘水库、江河流域沿线、居民点、中小学校等进行一次全面的防灾巡查和排查工作。二是切实加强群测群防工作。对已查明的地质灾害隐患点的防灾明白卡和避险明白卡全部查验一遍,对群测群防点的监测责任人、报警信号和撤退路线再次实地检查落实,保证群众在灾害发生时能够迅速、有序、安全撤离。三是积极做好应急调查和抢险救灾工作。  相似文献   
122.
数字高程模型(DEM)既是二维地理空间上具有连续变化特征的地理现象的模型化表达和过程模拟,又是空间起伏连续变化现象的数字化表示和分析工具的集合。道路工程是DEM应用最早的领域。在道路勘测设计中,通过高精度DEM,可以进行平面、纵断面的交互定线,横断面的自动生成、土方计算与调配、道路的多方案比选,并通过设计表面模型和DEM叠加,实现道路景观模型及动画演示,从而对设计质量进行评价,并对拟建道路与周围环境的协调状况进行分析。  相似文献   
123.
土地调查中数字正射影像(DOM)底图生产是开展资源与环境监测、国情普查的基础.针对正射纠正后影像中存在大量扭曲区域,特别是道路区域,本文提出全新作业模式,即通过编辑道路扭曲区域数字高程模型(DEM),进行实时局部正射纠正来实现.高分辨测绘卫星影像高分二号和北京二号两组实验数据生产表明,该方法实现了影像道路扭曲区域的快速纠正,纠正后道路区域边缘地物没有出现明显错位现象.同时,一定数量道路区域控制点的局部纠正前后精度对比,表明该方法很大程度提高了道路扭曲区域的纠正精度,平面精度优于4 m,满足我国1:1万正射影像生产精度要求.   相似文献   
124.
改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。  相似文献   
125.
针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。  相似文献   
126.
提出一种基于离散点的道路中心线提取方法。在利用高程、强度和几何形状等多特征逐步约束提取出条带道路点的基础上,采用迭代Meanshift算法将条带道路聚集成线状点集,并通过分段Hough变换检测出矢量道路中线。实验表明,该方法克服了传统中心线提取方法中的精度损失,提高了准确度。  相似文献   
127.
在充分考虑道路频谱在不同频带、不同方向上能量分布的基础上,提出一种基于Gabor纹理与几何特征相结合的高分辨率遥感影像城区道路提取方法。首先通过Gabor滤波器组得到遥感影像不同频带、不同方向上的Gabor纹理特征,并利用K-means方法对遥感影像进行分割;然后利用形态学方法分割与道路相连的地物,并选取适当的几何特征剔除非道路地物;最后利用形态学方法对道路网进行修整。实验结果表明,该方法可以有效、便捷地从高分辨率遥感影像中提取城区主干道路网。  相似文献   
128.
一种提取遥感影像中道路信息的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。  相似文献   
129.
为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。  相似文献   
130.
北京强降雨与道路积水统计分析及应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
尤凤春  郭丽霞  史印山  吴宏议 《气象》2013,39(8):1050-1056
利用2007—2011年汛期(6—8月)北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报、北京市20个气候站日降雨量和200多个自动气象站逐小时降雨量监测数据,对近5年北京强降雨及降雨强度与城区出现道路积水的关系进行统计分析,找出北京城区出现道路积水的降雨量特征、小时降雨强度和2 h降雨量道路积水临界指标。通过在2011年汛期(6—8月)10次道路积水中应用表明,该道路积水临界指标具有较好的参考价值,可为今后北京道路积水预报服务工作提供参考依据。  相似文献   
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