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1.
Journal of Geographical Sciences - The urban-rural transformation from dichotomy to integration is a gradual process. Like rural areas in many countries, Chinese rural society is experiencing a... 相似文献
2.
Hiroyuki Usui Akihiro Teraki Kei-ichi Okunuki Toshiaki Satoh 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2177-2203
ABSTRACT The aim of this article is to describe a convenient but robust method for defining neighbourhood relations among buildings based on ordinary Delaunay diagrams (ODDs) and area Delaunay diagrams (ADDs). ODDs and ADDs are defined as a set of edges connecting the generators of adjacent ordinary Voronoi cells (points representing centroids of building polygons) and a set of edges connecting two centroids of building polygons, which are the generators of adjacent area Voronoi cells, respectively. Although ADDs are more robust than ODDs, computation time of ODDs is shorter than that of ADDs (the order of their computation time complexity is O(nlogn)). If ODDs can approximate ADDs with a certain degree of accuracy, the former can be used as an alternative. Therefore, we computed the ratio of the number of ADD edges to that of ODD edges overlapping ADDs at building and regional scales. The results indicate that: (1) for approximately 60% of all buildings, ODDs can exactly overlap ADDs with extra ODD edges; (2) at a regional scale, ODDs can overlap approximately 90% of ADDs with 10% extra ODD edges; and (3) focusing on judging errors, although ADDs are more accurate than ODDs, the difference is only approximately 1%. 相似文献
3.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
4.
针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。 相似文献
5.
6.
Milad Janalipour 《International Journal of Digital Earth》2018,11(12):1241-1268
Building damage maps after disasters can help us to better manage the rescue operations. Researchers have used Light Detection and Ranging (LiDAR) data for extracting the building damage maps. For producing building damage maps from LiDAR data in a rapid manner, it is necessary to understand the effectiveness of features and classifiers. However, there is no comprehensive study on the performance of features and classifiers in identifying damaged areas. In this study, the effectiveness of three texture extraction methods and three fuzzy systems for producing the building damage maps was investigated. In the proposed method, at first, a pre-processing stage was utilized to apply essential processes on post-event LiDAR data. Second, textural features were extracted from the pre-processed LiDAR data. Third, fuzzy inference systems were generated to make a relation between the extracted textural features of buildings and their damage extents. The proposed method was tested across three areas over the 2010 Haiti earthquake. Three building damage maps with overall accuracies of 75.0%, 78.1% and 61.4% were achieved. Based on outcomes, the fuzzy inference systems were stronger than random forest, bagging, boosting and support vector machine classifiers for detecting damaged buildings. 相似文献
7.
地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提高了2.48%,达到92.32%,对于较为复杂的形状(如T形、十字形)识别也具有更高的精度,查准率分别提高了13.83%和24.53%。实验结果表明本文提出的方法对建筑物形状分类的效果有明显提升,能够实现常见建筑物形状的有效分类,为下一步的建筑物化简、典型化等综合操作打下了基础。 相似文献
8.
提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。 相似文献
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