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大比例尺地形图数据库的更新是一项长期的重要任务。本文分析了1∶2000地形图数据库快速更新的难点,提出了一种航空摄影与卫星遥感、区域更新与要素更新相结合的大比例尺地形图数据库半自动快速更新方法。采用变化检测方法从更新前后卫星遥感影像中提取变化区域和变化要素,然后分别采用面向区域和面向要素的方法从高分辨率航空影像上测量变化地物,最后通过半自动空间实体匹配的方法建立现状库与历史库中要素的回溯关联,从而实现地形图数据库的半自动增量式快速更新。利用该方法对中山市东区的1∶2000地形图进行了更新试验。试验结果表明,引入卫星影像进行自动变化检测后,在航空影像上分区域和要素两种模式采集更新城市大比例尺地形图数据库,效率比传统方法提高25%。 相似文献
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在研究地形多分辨率细节层次模型构建理论的基础上,提出了结合地形特征的模型细节层次的细分过程,改进了基于外存的数据存储设计方法。设计了基于增量段式存储的数据组织方式,研究了地形数据绘制过程中的裂缝现象,引入模型高度损失误差计算方法,通过采用增删高程点的办法,消除了绘制图形中的裂缝。以某地区的DEM数据为实验数据,采用C++和OpenGL编程实现了地形的绘制。结果表明：本存储策略优于传统存储策略,通过增量段式的形式存储不同分辨率的高程点,重叠的高程值不再重复存储,以节约外存空间,减少了数据冗余度,I/O操作时间提高率为25%。且随着数据量增加,I/O操作时间提高效率更为显著。该存储设计将物理分块、逻辑分层、索引检索方法结合在一起使用,在减少外存占用率、降低数据量加载的同时,也提高了数据扩展的灵活性。当增加地形分块时,不会影响原有分块和存储结构。实验效果与原始地形非常相似,保证了生成的细节层次模型的真实性。此外,针对DEM实验数据,在加载非相邻分辨率等级层次的数据时,地形绘制过程出现裂缝的问题,通过删除高程点的办法来消除裂缝,取得了很好的实验效果。 相似文献
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大范围三维城市模型数据在现有的单机运行环境下,因数据量大导致运行速度慢、计算耗时等难题。为解决该问题,本文结合集群并行运算,提出了一种基于视点移动规则的大范围三维城市模型的快速显示方法。采用静态细节层次简化算法将三维城市模型简化为4个分辨率层次,根据视点移动规律,利用距离和偏心率选择不同层次的细节层次模型,逐级加载不同分辨率层次模型,并在集群系统中并行显示,从而有效地解决了大范围三维城市模型加载显示过慢、场景效果跳跃等问题,实现了对大范围三维城市模型的快速可视化。试验结果表明：随视点变化分层逐级加载不同等级LOD模型,采用PC集群并行绘制,可以快速有效地对大范围三维城市模型进行渲染处理,在兼顾效率的同时,并行地显示模型的细节,具有良好的可视化效果,对智慧城市的建设具有重要的指导意义。 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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《测绘科学技术学报》2018,(6)
针对徐州市目前地面交通容易堵塞,城市内部联系不够紧密的问题,引入空间句法理论,结合线密度分析,对徐州市城区内部交通进行研究。研究表明徐州市现有地面交通网络智能度较高,交通优势区域形成不同的集成核且零散分布,核与核之间的联系较弱。徐州地铁有效地连接起零散的集成核,加强了城市中心同边缘联系,同时疏导了地面人流。结合空间句法和线密度分析法进行城市内部交通研究,为未来徐州市地面交通与地铁规划提供了参考依据。 相似文献
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研究了HBase存储机制,针对现有存储查询方法效率低等缺陷,设计了HBase矢量空间数据存储表模式,如行键、过滤列族、几何列族及非几何列族等,以MapReduce算法为基础改进了原有的区域查询方法,上述改进有效提高了HBase中矢量空间数据查询效率。以某地近100 a地质灾害数据进行实验,结果表明：设计的存储模型可行,查询算法与传统查询算法相比效率更高;由于MapReduce运行过程中的通信等原因,当数据量小于5万级时,算法优势并不明显;当数据量大于10万级时,算法查询时间低于原来的1/2,而数据量达到100万级时,算法查询时间仅为算法改进前查询时间的1/20。数据量越大,并行化处理优势越明显。 相似文献