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地形地貌随着时间的推移时刻发生变化,以高精度数字高程模型(EDE)数据制作坡度图,进而计算田坎系数,更精准地进行耕地面积计算及统计。以2 m格网点云数据生成的DEM数据为基础,按照第三次全国国土调查的相关技术要求,根据耕地坡度分级要求进行分级,生成坡度分级栅格数据图。对坡度分级栅格数据图进行矢量化,生成坡度分级矢量化数据。对矢量化数据进行图斑综合、界线平滑、拓扑重建、数据裁切等处理,制作完成调查区域坡度图及相关属性数据制作。并对生产的坡度图成果进行分析,找出不同尺度格网生产的坡度图的技术差异,并对高精度坡度的应用进行了展望。 相似文献
22.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
23.
为满足复杂地形景区对三维地图导览的需求,构建更为清晰的三维地图模型,提供良好的三维导览地图设计方案显得尤为重要。为了更好地与卫星影像进行贴合,DEM数据的采样密度要与卫星影像的分辨率一致。本文通过对比当下常用的四种空间插值方法的适用范围与运用特点,设置相关阈值及权重,直观比较了四种插值方法产生的插值结果,选择更适合复杂景区DEM插值的插值方法并对其进行精度提升,以此得到符合精度要求的DEM数据。最后利用相应地区的卫星影像进行地图投影及影像贴图,两种数据结合构建复杂景区的三维地图模型,给游客带来更为精确直观的定位信息和空间要素信息。 相似文献
24.
目前,城市大比例尺地形图更新主要采用全野外的测量方法,不仅耗费大量的劳动力,并且效率低下。旋翼机和倾斜摄影测量技术的快速发展,为城市大比例尺地形图的测绘与更新提供了全新的技术手段。本文以滕州市城区约10 km2的1∶500地形图测绘项目为例,采用大疆精灵4 Pro旋翼机进行数据获取,Smart 3D软件进行空三加密及三维建模,最后在EPS软件中进行三维测图,并对地形图成果进行了精度检核,验证了技术方案的可行性,为同类项目提供了有益参考。 相似文献
25.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献
26.
在野外利用智能终端设备采集数据可以保证获取资料的便利性与准确性。针对林业数据的数量庞大、科目多样、分布区域广泛等特点,本系统基于现有的Android平台结合百度地图API及定位SDK组件调用进行二次开发,实现地图接入、位置定位、路线搜索等服务,通过相关命令调用终端拍照等应用在数据库中实现数据采集、属性记录及导出功能,系统主要包括登录模块、采集模块、数据管理模块等。本文设计的Android终端GIS采集数据系统可以满足外业人员对林业数据的核查、修改与采集需求,为野外核查工作提供了新的模式和方法。 相似文献
27.
Information on tree species composition is crucial in forest management and can be obtained using remote sensing. While the topic has been addressed frequently over the last years, the remote sensing-based identification of tree species across wide and complex forest areas is still sparse in the literature. Our study presents a tree species classification of a large fraction of the Białowieża Forest in Poland covering 62 000 ha and being subject to diverse management regimes. Key objectives were to obtain an accurate tree species map and to examine if the prevalent management strategy influences the classification results. Tree species classification was conducted based on airborne hyperspectral HySpex data. We applied an iterative Support Vector Machine classification and obtained a thematic map of 7 individual tree species (birch, oak, hornbeam, lime, alder, pine, spruce) and an additional class containing other broadleaves. Generally, the more heterogeneous the area was, the more errors we observed in the classification results. Managed forests were classified more accurately than reserves. Our findings indicate that mapping dominant tree species with airborne hyperspectral data can be accomplished also over large areas and that forest management and its effects on forest structure has an influence on classification accuracies and should be actively considered when progressing towards operational mapping of tree species composition. 相似文献
28.
New Earth observation missions and technologies are delivering large amounts of data. Processing this data requires developing and evaluating novel dimensionality reduction approaches to identify the most informative features for classification and regression tasks. Here we present an exhaustive evaluation of Guided Regularized Random Forest (GRRF), a feature selection method based on Random Forest. GRRF does not require fixing a priori the number of features to be selected or setting a threshold of the feature importance. Moreover, the use of regularization ensures that features selected by GRRF are non-redundant and representative. Our experiments based on various kinds of remote sensing images, show that GRRF selected features provides similar results to those obtained when using all the available features. However, the comparison between GRRF and standard random forest features shows substantial differences: in classification, the mean overall accuracy increases by almost 6% and, in regression, the decrease in RMSE almost reaches 2%. These results demonstrate the potential of GRRF for remote sensing image classification and regression. Especially in the context of increasingly large geodatabases that challenge the application of traditional methods. 相似文献
29.
基于自然间断点分级法的土地利用数据网格化分析 总被引:4,自引:0,他引:4
土地利用在自然资源统一管理中扮演着重要角色,面对不同区域和年份的数据,统一分析比对口径尤为重要,同时也应反映出相互之间的差异。本文以宜兴市2009年和2017年土地利用现状数据为数据源,首先使用统一的分类标准提取用地类型中的3大类,通过不同大小的单元划分尝试和结果分析,发现适用于该数据的网格尺度大小;然后基于自然间断点分级法进行分级范围划定,对宜兴市三类用地类型的分布和变化趋势进行综合分析,较为真实地反映了宜兴市用地情况;最后通过选用合适的空间尺度和分级范围划定方法,进而构建一个兼具操作性和科学性的土地利用数据网格化方法,为自然资源部门统筹管理和综合治理提供依据。 相似文献
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