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小型低空无人机以其灵活、轻便、低成本等优势在国内各个领域得到广泛应用,"一带一路"发展背景下,传统测绘手段难以满足国外特殊地区测绘项目需求。本文介绍了小型低空无人机在复杂环境地形测绘的技术与方法,并以非洲特殊区域水电测绘项目为背景,验证了应用的可靠性。  相似文献   
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针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。  相似文献   
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数据挖掘是指从大规模的数据中抽取非平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值信息的过程。LBS系统记录了大量的移动端用户在真实世界中的空间和时间属性,如果能从这些记录中挖掘出移动端用户的常用位置信息及其特点,可以使我们更好地理解用户,更好地为用户服务。本文根据LBS系统记录的移动端用户位置信息,利用改进的DBSCAN聚类算法,较为准确地提取移动端用户的常用位置信息,并通过实例验证该方法的可靠性。  相似文献   
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高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。  相似文献   
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