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91.
钢结构在长期荷载及不均匀受力的作用下会产生空间变形,其中扰度是其重要的衡量指标。通常采用全站仪采集钢结构轴线上若干特征点进行分析、计算,由于钢结构特征点难以捕捉,测量存在误差,并且有限的空间离散点难以全面反应钢结构空间变形。本文采用徕卡RTC360三维激光扫描进行钢结构扰度测量;介绍了其作业流程及数据处理方法;利用标靶将各个测站的三维点云拼接成一个整体;采用拟合的方法提取空间特征点及轴线;利用三维点云构建空间模型,并与设计模型进行碰撞分析;可全面地反映钢结构的空间变形情况。 相似文献
92.
影像的应用前提是影像处理,大气校正可消除大气和光照等因素对地物发射的影响。在此基础上,介绍几种常用的几何纠正方法,可消除系统和非系统因素引起的影像几何变形。本文通过对资源三号卫星的基本参数信息和相对应影像数据特点的介绍,先通过大气校正,校正后的影像分别使用几何纠正的几种方法,并通过各种方法的计算量、实用性以及相应的精度,对比分析各种方法在处理这种数据时的优越性。 相似文献
93.
车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。 相似文献
94.
加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。 相似文献
95.
网格划分是电离层层析的重要一环,也是影响层析精度的重要因素之一。然而,现有研究更多地关注如何通过反演算法及模型来提高精度,较少关注格网划分这一手段。本文拟从格网划分这一角度来对电离层层析方法进行优化。先利用若干试验研究了格网分辨率与层像精度的关系,然后在此结论基础上提出了一种通过降低非感兴趣区域格网分辨率来提高感兴趣区域层像精度的方法。为验证本文方法的可行性,分别开展了两个不同的层析试验。两个试验同时表明:相对于传统的格网划分方法,本文方法在均方根误差、平均绝对误差、68%及95%百分位、标准差等多个精度指标上均具有优势。根据本文试验,利用本文方法均方根误差及平均绝对误差可望分别减少15%至40%。 相似文献
96.
97.
随着全球老龄化的加剧,老年人口的增多,老年人的健康监护已经成为了重要的社会问题。因身体机能的下降,老年人发生跌倒的概率非常高,而老年人一天中大约90%的时间是处于室内,针对老年人室内意外跌倒的医护救治,设计了一款基于蓝牙定位的老年人室内跌倒监护系统。该系统通过集成的传感器采集加速度、角速度、室内位置、人体生理信息等数据,并通过计算分析实现了跌倒监测报警功能。 相似文献
98.
99.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
100.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献