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72.
针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取。通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三维建模的精度要求。 相似文献
73.
在传统大地测量中,变形监测为控制网中稀疏监测点观测所驱动。近年来,随着地面激光扫描(terrestrial laser scanning,TLS)技术的迅速发展,该技术显示出应用于变形监测的巨大潜力,尤其是在危险和人员难以到达的灾害监测领域。由于TLS扫描测点的不可重复性,传统基于离散点的监测模式不再适用。为此,亟须研究与TLS技术相适应的变形监测新模式与变形提取新方法。 相似文献
74.
针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。 相似文献
75.
针对荒山地有效识别和图斑提取长期缺乏统一的技术标准和方法,荒山地适宜性治理评价急需位置、面积、地表覆被、土地利用现状以及坡度等级等基础信息支撑的问题,该文提出一种利用多源遥感调查监测数据和坡度等级数据的荒山地图斑提取方法.经历城区的实地应用表明:该方法提取的草地、裸岩石地符合率均为100％,乔木林和灌木林的符合度分别为93％和91％,准确提取了符合荒山地特征的地类图斑,满足实际工程应用要求,解决了荒山地地类状况长期不明确的问题,实现了荒山地大规模的有效识别和提取,形成了融合多源遥感监测和坡度等级的荒山地提取方法,提高了荒山地的识别和提取的质量. 相似文献
76.
针对传统车道线检测中图像预处理算法易受光照、遮挡以及阴影等环境因素影响的问题,提出了一种自适应灰度处理算法,并与全局二值化组合用于车道线检测的图像预处理.算法结合R和G通道对车道线的敏感性自适应选取灰度处理阈值,并结合逆透视变换和全局二值化算法实现高质量预处理图像生成.为了验证本文算法实际性能,分别在Tusimple、KITTI、CULane和Caltech-lanes 4个数据集上进行了测试实验.实验结果表明:所提算法能够有效降低光照、遮挡和阴影等环境因素对预处理效果的影响,相比于传统预处理方法检测精度更高,鲁棒性与普适性更优. 相似文献
77.
针对从遥感影像上提取道路出现的细节特征丢失、提取结果模糊的问题,该文提出了一种基于空洞卷积U-Net的遥感影像道路提取算法:①以U-Net为基础网络,将低层细节特征与高层语义特征进行多特征融合,更好地还原道路目标细节;②为了进一步提高网络对道路细节特征的识别能力,在U-Net中引入空洞卷积模块,学习更多的语义信息来改善提取结果出现的模糊问题.在Massachusetts roads和高分辨率城市道路影像Cheng roads dataset数据集下的实验结果表明,在召回率、精度和F1-score指标分别达到了82.5％、86.7％、84.5％;93.2％、92.1％、92.6％.与基础的U-Net相比,该算法在解决细节特征丢失和提取结果模糊问题方面更具有应用价值. 相似文献
78.
针对当前新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)病例个体时空轨迹描述文本高度非结构化的特点,提出了一种基于自然语言处理(natural language processing,NLP)辅助的交互式轨迹提取方法,用于提高轨迹提取的效率和质量。设计了交互式轨迹提取和质量评估流程,研究并实现了地址分割与组合算法、轨迹质量评估算法等关键技术。以黑龙江本土COVID-19聚集病例为例,通过轨迹提取效率和质量对比实验,验证了该方法的有效性和实用性。实验结果表明,与无NLP辅助的提取方法相比,该方法的轨迹提取效率得到了显著提升;同时,依据轨迹定量可信度评价结果,人机交互式的提取方法还可有效解决算法轨迹自动提取中存在的轨迹点遗漏、位置错误等问题。 相似文献
79.
80.
针对从中分辨率遥感影像中提取果园种植信息所面临的特征维数高、提取精度低等问题,采用随机森林算法进行特征优选,进而提取脐橙果园种植信息.以重庆奉节为研究区,首先选取春、秋、冬3季Landsat 8 OLI遥感数据生成光谱特征、植被指数特征和纹理特征,并结合地形因子构建初始特征集;再通过随机森林算法确定优选特征集;最后基于随机森林分类器,利用初始特征集和优选特征集进行脐橙果园的提取实验,并对各实验结果进行了精度评估和对比分析.研究结果表明,基于随机森林算法构建的优选特征集能在降低特征维度的情况下获得较高的精度,总体精度和Kappa系数分别为90.71％和0.89. 相似文献