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倾斜影像技术是当前测绘领域的一项高新技术,突破了传统航摄测量技术的局限性。相对于传统的垂直航空摄影,倾斜影像技术具备有效地获取地物侧面纹理、可对同一地区进行多视角重复观测,在保证三维模型定位精度高、纹理细节好的同时,实现了获取城市实景三维模型的高度自动化,因而在三维城市建模中得到广泛的应用。本文介绍了一种基于倾斜影像技术的三维城市建模影像筛选方法,并通过实验,验证了该方法具有较高的可行性。 相似文献
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为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。 相似文献
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现有铬盐生产技术阻碍了铬盐行业的清洁化发展,研发新型铬盐生产技术实属必要。中国科学院青海盐湖研究所自行研发出一套以电化学法为基础的铬盐清洁生产工艺,涵盖三条大工艺和四种母系铬盐产品。包括氢氧化钠溶液中电化学氧化铬铁制备铬酸钠联产三氧化二铬和三氧化二铁工艺,离子膜电解法从铬酸钠合成重铬酸钠工艺,以及离子膜电解法从重铬酸钠合成铬酸酐工艺。相比现有铬盐生产技术,该技术的优势主要体现在以下五点:温和化、去渣化、高值化、自动化和高效化。目前相关研发工作业已走出实验室,走过产业化中间试验,正向产业化示范线迈进。 相似文献
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陈志勇 《国土资源导刊(湖南)》2019,16(2)
随着新型城镇化、工业化的大力推进,大量农村人口向城市转移,而留在农村的房屋也就成了无人居住的"空心房"。另一方面,随着人民生活水平日益提高,村民的建房需求和建房能力大幅提升,农村建设用地规模不断增大。然而,当前农村建房普遍存在规划不科学、用地不合理、建新不拆旧、占用良田建房等问题,使得村庄无序外延,导致村内出现了大量无人居住的闲置房、危房。以湘阴县为例,乡镇原"七站八所"和企业改制后在农村留下了一批破败的机关院落、仓库、宿舍、办公房,也长期处于闲置、废弃状态。这些农村"空心房"的长期存在既影响村容村貌、存在安全隐患,又浪费了宝贵的土地资源,严重阻碍了乡村经济社会的可持续发展,如何通过"空心房"整治,科学合理优化城乡布局,成为节约集约利用土地的一个新的命题。 相似文献
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先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory, ASO-S)卫星是我国首颗太阳观测卫星, 主要观测太阳耀斑和日冕物质抛射以及产生它们的磁场结构. ASO-S卫星的科学应用系统是科学卫星工程的6大系统之一, 它连接科学用户和卫星数据, 为将卫星的科学数据转化为科学成果提供保障. 科学应用系统的数据库是连接软件与海量数据的枢纽, 为科学数据生产和用户服务及运行提供数据层的支撑. 介绍了科学应用系统的数据库架构设计、数据库的选择以及数据库性能优化和表样例. 这里的数据库包括观测计划、工程参数、运维日志、科学数据、定标数据和特征事件识别等数据库. 这些数据库的建设将为ASO-S卫星工程科学应用系统的顺利运行提供数据支撑, 也可以为未来其他科学卫星类似数据库的搭建提供参考和借鉴. 相似文献
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机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献
90.
针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型. 相似文献