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31.
通过无人机载激光雷达对宁东煤炭基地马莲台煤矿地表塌陷区进行扫描测绘,获取到了高时间分辨率、高空间分辨率和测量精度均匀的地表点云数据,并对点云数据进行了处理和三维建模;同时对项目区布设的检测点进行水准联测,与无人机载激光雷达所测的点云数据进行对比分析,对无人机载激光雷达的精度有了进一步了解。此次项目总结了无人机载激光雷达的工作流程和数据处理方法,对无人机载激光雷达的推广应用起到了积极的示范指导作用。 相似文献
32.
刘一军 《测绘与空间地理信息》2018,(5):96-98,101
自2006年国家测绘地理信息局启动数字城市地理空间框架建设试点工作以来,数字城市建设的社会化应用取得了丰硕的成果,在国民经济和社会发展的各个领域中发挥了重要的作用。作为数字城市地理空间框架建设工程的重要组成部分,三维数字城市模型能较好地从多角度体现城市的立体景观,较直观且真实地还原城市风貌,为城市的规划、建设,以及民众出行带来便利。其中,在数字城市三维建模过程中,倾斜摄影测量技术得到了国内外大量研究学者的关注,其在我国数字城市的建设和发展中具有重要意义。本文较为系统地总结了现阶段倾斜摄影测量技术在我国数字城市三维建模过程中的应用概况,深入探究了其在数字城市建设过程中的具体案例,并对基于倾斜摄影测量技术的三维数字城市建模在城市信息化建设中的应用前景进行了展望。 相似文献
33.
基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。 相似文献
34.
以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,FNN模型对桂林站、梧州站、龙州站、玉林站共4个站点预报的平均绝对误差最小,总体预报精度最好,MR预报模型则对南宁站有较好的预报能力,SVM模型预报效果总体偏差.对于6级以上大风的TS评分、命中率、空报率和预报偏差等4个评估指标的统计,FNN模型的预测精度最高且相对稳定,MR方案次之,SVM在三种方案中预报效果最差.FNN方法对广西台风期间地面日极大风速的预报有较好的参考作用. 相似文献
35.
36.
在三维地质建模过程中,通过引入一定数量的虚拟钻孔,对地层分界面几何形态更加精确的控制,不仅能够明显改善地质分界面网格的质量,而且能够提高模型精度和可视化效果。现有虚拟钻孔的引入途径主要通过手工添加实现,受人为主观因素影响较大,且自动化水平低,耗时、费力,针对这一问题,提出了一种基于GIS空间分析的虚拟钻孔确定与实现方法。以地质勘查获取的钻孔数据和地质剖面图为数据源,在ArcGIS平台的支持下,综合运用自动矢量化(Arc Scan)、要素转点(Feature To Point)、创建TIN (Create Tin)、TIN转三角形(Tinto Triangle)、泰森多边形(Create Thiessen Polygons)和相交(Intersect)等空间分析和文件转换工具,分别生成断层构造和建模区域内的二维(2D)虚拟钻孔点;而后,在利用插值工具生成各地层栅格表面的基础上,结合图形插值(Interpolate Shape)工具将2D虚拟钻孔点投影为三维(3D)虚拟钻孔;然后,利用Model Builder可视化建模工具设计了生成虚拟钻孔的模型,实现虚拟钻孔创建的自动化;最后,将获得的3D虚拟钻孔应用于三维地质建模,并进行了建模对比实验,结果表明,该方法具有一定有效性、实用性和可操作性。 相似文献
37.
把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明:该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。 相似文献
38.
河北迁安铁矿矿集区是我国典型的早前寒武纪条带状铁矿富集区和重要的铁矿石原料基地, 近年来其保有资源量不断下降, 急需开展深部资源找矿工作。基于地质与重磁数据等多源信息融合开展地质理论指导下的三维地质建模是当前深部矿产资源勘查与评价的重要途径和研究热点。本文以迁安铁矿集区为研究对象, 基于地质与重磁数据资料综合解译, 建立了1:5万迁安幅三维地质结构模型; 在此基础上, 以区域成矿理论和找矿勘查模型为指导, 总结沉积-变质型铁矿的控矿要素, 建立了综合信息定量预测模型; 进一步应用“立方体预测模型”提取成矿有利信息, 依据信息量值, 圈定了5个找矿远景区。研究表明, 重磁异常能够有效推断矿集区内断裂构造分布和含铁建造, 为区域性三维地质模型的建立提供支撑; 同时将传统的二维综合信息成矿预测方法拓展到三维空间, 预测结果为该区深部及外围找矿工作提供参考。 相似文献
39.
城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GC-PredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。 相似文献
40.
基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题, 本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并行效率保持在0.7以上。 相似文献