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近年来无人机低空遥感技术不断发展,利用无人机影像生成的真正射影像(TDOM)在成图精度、制作流程方面仍有提高的空间。本文采用固定翼无人机和专业摄影相机采集影像,布设地面控制点,提出了利用运动恢复结构(SfM)和多视立体视觉(MVS)工作流来生成高精度数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)的方法;对遮蔽倾斜部分进行阴影检测、DSM修编和多视影像纹理补偿生成TDOM;最后用TDOM上随机分布的检查点进行精度检查,水平精度为3.3 cm,垂直精度为7.5 cm;消除了DOM中倾斜和阴影部分,使建筑物保持垂直视角,生成的满足1:500比例尺高精度并消除倾斜阴影的TDOM可用于农村宅基地确权、国土规划设计等领域。 相似文献
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随着计算机技术、虚拟现实技术的发展,数字地球、数字城市的提出,三维数字化建设也得到迅猛发展,三维GIS已成为GIS发展的主要方向,应用前景广阔。三维数字校园建设随即被提出。本文论述了基于Sky Line平台三维数字校园建设的基本流程、关键技术、网络发布、系统设计等,最终实现了临潼校区的三维数字化建设。 相似文献
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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
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主要介绍了正射影像的生产方法 ,并结合WorldView-2、资源三号、高分一号卫星影像采用RPC模型进行正射纠正,并根据已有的DLG数据进行精度分析、质量分析。 相似文献
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2016年9月5日北川县陈家坝乡发生突发性滑坡,堆积体堵塞河道形成堰塞湖。该滑坡为 2008年“5.12”汶川8.0级特大地震诱发的同震滑坡的局部复活。文章利用GIS和遥感技术,基于多期高精度遥感影像和数字高程模型(DEM),分析了滑坡的变形特征及历史,测算了滑坡和堰塞湖的范围及规模。根据水位监测数据,计算两次事件水位库容对应关系曲线。同时,结合野外调查分析了该滑坡两次失稳的主控因素和形成机制。结果显示研究区在历史上共发生三次滑动,其中2008年同震滑坡主要是由于龙门山中央断裂带,映秀—北川断裂横跨滑源区,地震时强烈的断层逆冲错动,导致位于断层上盘的坡体瞬间失稳;而2016年滑坡局部复活主要是由于2008年地震造成坡体结构破碎解体,松散的同震滑坡物质堆积于斜坡上,坡体自身稳定性大大降低,加之近期地震活动和河流侵蚀坡脚等内外动力地质作用的影响,导致滑坡复活。 相似文献
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基于无人机载LiDAR的采煤沉陷监测技术方法——以宁东煤矿基地马连台煤矿为例 总被引:1,自引:0,他引:1
探索采煤地表沉陷的高新监测技术方法是推动采煤沉陷监测的重要工作,无人机载LiDAR采煤塌陷监测技术是无人机与LiDAR构建的一种新型低空三维空间测量技术。以宁东煤炭基地马莲台煤矿采煤沉陷区为例,采用无人机机载LiDAR监测技术获取了2017年4月及8月2期三维点云数据,通过数据三维建模和沉降信息提取,得到了地面沉陷情况的三维立体图,监测出了3处地面沉降区,并利用实测水准点和已有GPS自动监测站数据,对该技术监测地面沉降的精度进行评估。研究结果表明,无人机机载LiDAR监测技术方法可满足采煤塌陷的立体监测需求,具有机动灵活、成本低、效率高、精度高等特点,未来可在类似地区推广应用。 相似文献
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解析三维数字城市建设中Citymaker 3DGIS技术及3DMax建模技术,分析三维数字城市建设的主要内容,探讨其技术体系架构,并通过"数字宜兴"数字三维仿真与规划辅助决策系统的建设,阐述其建设的实际意义。 相似文献
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地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%~100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些都验证了流域加权复杂网络是一种基于流域小单元地貌识别的高精度且有效的方法。 相似文献
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