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41.
常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量，外业工作量大，自动化程度低。针对这一问题，本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先，使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据，并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验；其次，基于多特征识别算法，使用SWDY软件提取点云特征点线；最后，利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线，并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区，采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度，试验结果显示，成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个，矢量地图的总体中误差为0.26 m，且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量，增加检测样本数量，降低检测过程中的人为干扰因素，有效提升检测的可靠性与检测效率。 相似文献
42.
机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目，介绍了项目总体技术路线，针对项目难点，从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨，并提出解决方案，为同类项目的设计与实施提供参考。 相似文献
43.
随着全自动智能型全站仪的发展及光学水准仪的逐步淘汰，精密三角高程测量在跨河高程传递方面应用广泛。本文详细介绍了基于全自动照准全站仪的精密三角高程测量的四边形跨河水准测量方法的原理及步骤，并对该方法中对向观测获取跨河点间高差进行了理论推导和精度分析，证明了控制在一定跨河距离内并采取相应措施消除其他误差的情况下，该方法可用于二等水准跨河测量；最后通过实例证实了该方法能满足二等跨河水准测量精度要求。 相似文献
44.
多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引：1，自引：0，他引：1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求，本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架，主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析，发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%，同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明，该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
45.
尝试应用机载LiDAR技术测绘1：10 000比例尺地形图3D（DLG、DEM、DOM）产品，给出了机载LiDAR测绘3D产品的技术流程，并选择荒漠地区作为试验区，验证了此种技术方法在荒漠地区测绘3D产品的可行性，分析了成果精度。试验证明，该方法可以满足荒漠区域的1：10 000比例尺3D基础数据生产要求，且具有外业工作量小、自动化程度高、成图快、高程精度高、受外界环境影响小等优点，同时也总结了该方法中有待完善之处。该方法为荒漠地区3D基础测绘数据获取提供了有益借鉴。 相似文献
46.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题，本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心，其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项，最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明，本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上，与现有方法相比，分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
47.
基于高分三号极化SAR数据的农作物散射特性分析及分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高分三号卫星是我国首颗多极化的高分辨率C波段SAR卫星,其于2017年1月正式交付用户使用后,主要被用于海洋遥感方面的研究。而极化SAR对于农作物的结构特征十分敏感,适合于农作物监测及分类。文中首次利用高分三号的极化SAR数据分析不同农作物的极化散射特性,然后利用H/α-wishart分类和H/A/α-wishart分类方法对湖南省岳阳县洞庭湖实验区域的高分三号极化SAR数据进行分类。整体分类精度高于85%,Kappa系数大于0.8。实验结果表明,高分三号全极化数据能够较好地表征农作物的散射特性,并可用于极化SAR农作物分类研究。 相似文献
48.
49.
50.
本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。 相似文献