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21.
基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法(Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP),并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明:以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。 相似文献
22.
基于GPU的地形可视化加速算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地形可视化是利用数字高程模型DEM,采用计算机图形学和图像处理技术进行三维地形模拟显示。该技术在深部矿产预测、矿产资源评价、虚拟现实、娱乐游戏、飞行模拟等诸多领域有着广泛的应用。随着数据量的增大,三维地形可视化的实时、流畅视觉效果受到当前的计算机硬件技术水平限制。针对这一问题,本文运用ROAM算法进行地形建模,利用GPU高速并行运算性能加速地形可视化建模速度,加速模型显示效果。实验对比表明:当计算量比较小时,加速效果不显著;随着计算量的增大,计算效果越来越明显;当计算量达到一定值时,加速效果达到一个稳定的加速趋势。研究结果为地形可视化及矿产资源评价等类似工作提供了原创性可视化技术支撑。 相似文献
23.
在对青藏高原东南缘地区的理塘左旋走滑活动断裂带野外调查研究中,在其奔戈- 村戈段开挖了两个探槽LT1301和SLT1204。在对两个探槽上所揭示出的古地震事件进行详细划分的基础上,结合所获得的10个OSL年代样品和13个14C年代样品的测试年龄,对理塘断裂带北段的古地震事件发生时代进行了厘定。结果表明2个探槽共揭示出至少4次古地震事件,其中小规模的探槽LT1301仅揭示出1次古地震,可能为发生于公元1729年的历史地震,或是可能发生于距现在950a~1. 0ka之间的一次大地震,由于关键部位年代数据不足,上述两种可能性尚无法明确。较大的探槽SLT1204揭示出包含有探槽LT1301中古地震事件在内的古地震4次,最早的古地震事件I发生于9. 9ka之前,而事件II、III和IV则发生在公元1729年~4. 8kaBP之间,复发间隔为约1. 6ka。川西理塘断裂带北段的古地震研究结果表明,该断裂的大地震复发具有非线性特征,不符合特征地震模式,其中全新世晚期的大地震活动频率明显增大,表明它正处于丛集活动阶段。 相似文献
24.
不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正,有效改善影像间的配准误差,并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算,采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割,同时运用形态学方法处理分割后的影像,最终提取变化图斑。试验结果表明,该方法可以有效检测出变化区域,可应用于城市地表覆盖的变化检测。 相似文献
25.
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。 相似文献
26.
对建筑物进行高精度的变形监测是后期信息提取,预防安全隐患的基础。针对GPS变形监测中存在的多径误差问题,本文提出一种基于CLEAN算法的GPS多径提取方法,首先对多径信号理论模型进行分析,结果表明多径信号可以作为直达信号的谐波分量,在此基础上利用CLEAN算法在频域对多径信号进行提取,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法相对于小波方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法具有更高的提取精度和更好的多径抑制性能。 相似文献
27.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献
28.
利用在全球不同海域的船载GNSS进出港数据,以事后动态处理技术(PPK)的坐标计算值为评价基准,分析了Veripos星站差分系统和事后动态精密单点定位技术(PPP)在不同运动状态下的位置服务精度。结果表明,Veripos与PPP在低动态下的平面与高程位置服务精度可优于6.2 cm和14.9 cm,在常规动态下平均精度优于20 cm;PPP与Veripos坐标分量平均互差小于15 cm,标准差小于23 cm,在深远海调查中PPP技术可作为星站差分系统的有效补充和特殊情况下的位置服务替代。 相似文献
29.
Shengming Hu Zhijian Chen Chenghui Wan Chun Tang Wen Xiong 《Marine Georesources & Geotechnology》2020,38(4):385-392
AbstractCompared with traditional methods, the three-dimensional laser-scanning (3D-LS) technique can efficiently acquire many high-quality geometric properties of rock discontinuities. In practice, engineers usually prefer to simplify the processing by using single-station point data and roughly orienting owing to the complexity of registration/georeferencing multi-station point data. However, prior published studies have paid little attention to the accuracy and reliability when determining discontinuity orientations using 3D-LS. We propose a reliable and accurate method with robust on-site applicability. As part of an ongoing effort, we are evaluating the precision of the commonly used coarse registration method and the fine registration method, and promoted the optimized coarse- and fine-registration methods and evaluated their precision. It is found that: (1) the common and the optimized registration method can meet our project’s engineering requirements, and the optimized registration method improved accuracy in the dip direction by approximately 1°; (2) fine registration using an iterative closest point (ICP) algorithm can correct both dip direction and dip angle; and (3) the orientation is of high precision with commonly used coarse and fine registration, whereas the optimization effect to correct the orientation is slightly limited. 相似文献
30.
位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献