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围绕“互联网+”时代背景下的地理信息科学专业的知识体系、培养方案、教学计划等方面,探讨了当前信息化发展对地理信息科学专业教学带来的机遇和挑战,并通过分析新时期地理信息科学专业本科学生的学习方式和心理发展特征,研究相适应的自媒体教学手段、翻转课堂教学和多方面素质能力培养的教学实践。 相似文献
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顾及几何特征的规则激光点云分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
三维激光扫描仪能快速地获取三维场景的高精度点云数据,已成为快速三维建模的重要工具。点云分割是三维点云模型数据预处理中的首要环节,也是影响重建效率与模型质量的重要因素。以激光点云的分割为研究切入点,以八叉树空间划分方式对数据进行组织,并用八进制编码进行命名,结合K邻近搜索法获取目标点的局部邻近点,采用加权平均目标点相邻的三角面片法向量来估算单点法向量。基于投影欧氏距离拟合曲面求取曲率。量化了规则点云集的分割约束条件,采用法向量信息来进行平面点的提取,根据曲率在两个主方向上的差异性来识别和分割柱面和球面信息。试验结果表明：①基于法矢量的平面点分割效果理想;②基于曲率差异性的规则曲面点分割效果较差;③基于几何特性的规则激光点分割方法合理可行。 相似文献
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瑞利散射是生活中重要而又常见的自然现象之一,瑞利光学厚度是衡量瑞利散射强度的重要指标。通过对大气散射理论和瑞利光学厚度理论的梳理,总结了现有瑞利光学厚度两类模拟模型的优缺点。随着全球气候变化中CO_2浓度已突破400 ppm,近似数值模型因受到大气温度和CO_2浓度为300 ppm的背景条件的限制会导致部分模型误差的增加;而理论离散模型虽然有明确的物理意义,对CO_2浓度也具有自适应性,模拟结果理论上可信可靠,但各相关输入物理参数求解复杂。为获得满足CO_2浓度为400 ppm的近似数值模型,通过对不同高度和纬度的九个试验地点,以理论离散模型为基础,模拟特定大气条件下(P0=1 atm, T=15℃, CO_2=400 ppm)的瑞利光学厚度。通过拟合分析得出,瑞利散射强度与波长的4.529次方成反比,且在紫外—蓝波段CO_2浓度对瑞利光学厚度的贡献在10~(–4)—10~(–3)数量级。因此,在CO_2浓度发生改变的情况下,以理论离散模型为主要算法模拟瑞利光学厚度将能更好的提高模型的自适应性并减少模型本身带来的误差;并通过该模拟结果可进一步获得该大气条件下的计算简单方便的数值模拟模型。 相似文献
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多分类器组合的遥感影像分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统遥感影像分类方法效果不够理想,单一分类器各自存在不足等问题,该文提出了一种基于多分类器组合的遥感影像分类方法。采用级联和并联相结合的方式对多种子分类器进行组合;利用改进的基于先验知识的投票表决规则,实现遥感影像准确分类。以岳阳市TM遥感影像为例,采用多分类器组合方法进行分类处理,并将处理结果与单一分类器处理结果进行比较。通过误差矩阵对比可知,多分类器的Kappa系数精度高于单一分类器;对分类效果图进行对比分析,在细部效果方面多分类器分类效果优于单一分类器。研究结果表明:组合分类器的遥感影像分类效果明显优于单一分类器,且具有更好的扩展性。 相似文献
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一种顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂地形区域的机载LiDAR数据滤波方法中自适应阈值设置问题,根据地形多尺度效应,提出一种自适应阈值的机载LiDAR点云多尺度滤波方法。该方法采用影像金字塔策略按分辨率从高至低逐级构建LiDAR点云分层格网,滤波过程则从最大尺度格网(顶层格网,最低分辨率)开始,采用局部统计分析的方法自适应地确定高差阈值,同时结合薄板样条内插出下层各格网控制点的高程值,直至最底层格网完成原始激光点云滤波。通过我国某山区城市复杂地形的LiDAR数据实验表明顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法能够快速有效地提取高精度DEM,能够满足实际生产需求。 相似文献
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针对采矿后遗留的采空区会诱发严重的地质灾害问题,该文提出一种采空区几何参数的反演算法,旨在及时探明采空区的分布特征与几何形状,进而有效控制灾害的发生.该文通过合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术获取采空区上方的地表连续沉降场,通过概率积分模型建立采空区几何特征与地表沉降场之间的相互关系,引入BFGS最优化算法对采空区的几何参数进行反演.仿真实验结果表明:在加入5 mm随机误差的情况下,BFGS算法能够有效反演出全部参数,且反演精度略高于遗传算法(SA)和模拟退火(GA)算法;同时,在不同的初值条件下,BFGS算法反演结果的数值稳定性与反演精度仍明显优于其他两种算法.工程应用中,反演结果显示SA与GA算法的相对误差平均值都超过了 10％,而BFGS算法的相对误差平均值只有4.73％,进一步验证了 BFGS算法的可靠性. 相似文献
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针对目前利用高分遥感数据提取农村道路的研究与应用少,提取结果精准度不够的问题,提出了结合空洞卷积和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构的改进全卷积农村道路提取网络模型DC-Net（Dilated Convolution Network）。该模型基于全卷积的编解码结构来提取道路深度特征信息,同时针对农村道路细长的特点,在解编码层之间加入了以空洞卷积为基础的ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）结构来提取道路的多尺度特征信息,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大了特征感受野FOV（Field-of-View）,从而提高细窄农村道路的识别率。以长株潭城市群郊区部分区域为试验对象,以高分二号国产卫星遥感影像为实验数据,将本文提出的方法与经典的几种全卷积网络方法进行实验结果对比分析。实验结果表明：（1）本文所提出的道路提取模型DC-Net在农村道路的提取上具有可行性,整体提取平均精度达到98.72%,具有较高的提取精度;（2）对比几种经典的全卷积网络模型在农村道路提取上的效果,DC-Net在农村道路提取的精度和连结性、以及树木和阴影的遮挡方面,均表现出了较好的提取结果;（3）本文提出的改进全卷积网络道路提取模型能够有效地提取高分辨率遥感影像中农村道路的特征信息,总体提取效果较好,为提高基于国产高分影像的农村道路提取精度提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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面向对象和规则的高分辨率影像分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着航天遥感技术的发展,遥感数据的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率极大提高,高效解译并处理海量的、具有空间几何信息和纹理信息的地物高分辨率遥感影像数据已成为遥感领域研究的重点与难点。对此,本文提出一种面向对象和规则的遥感影像数据的分类提取方法,即通过发现和挖掘高分辨率影像丰富的光谱和空间特征知识,建立影像对象多层次网络分割分类结构,实现对遥感影像准确快速的地物分类和精度评价。以藏南地区WorldView-2影像数据为试验研究对象,采用面向对象和规则的影像分类方法进行验证试验,即综合采用均值方差法、最大面积法、精度比较法进行分析,选择3种最佳分割尺度建立多层次影像对象网络层次结构进行影像分类试验。结果表明,采用面向对象规则分类方法对高分辨率影像进行分类,能使高分辨率影像分类结果近似于目视判读的结果,分类精度更高。面向对象规则分类法的综合精度和Kappa系数分别为97.38%、0.967 3;与面向对象SVM法相比,分别高出6.23%、0.078;与面向对象KNN法相比,分别高出7.96%、0.099 6。建筑物的提取精度、用户精度分别比面向对象SVM法高出18.39%、3.98%,比面向对象KNN法高出21.27%、14.97%。 相似文献