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2.
以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。 相似文献
3.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
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针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。 相似文献
6.
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。 相似文献
7.
施工期隧道岩体质量动态分级,是评价隧道工作面围岩质量最直接的方法,也是预防隧道施工地质灾害,决定施工开挖工法与支护措施的重要依据。由于传统的Q值法和国标BQ岩体质量分级评价方法需要进行现场和室内试验及分析,岩体质量评价时间滞后,常常降低施工效率,或错过预防突发性施工地质灾害的窗口时间,快速准确地对隧道工作面进行岩体质量分级,成为施工期公路隧道岩体质量动态分级需要解决的重要问题。人工智能算法为解决隧道岩体质量实时快速准确评价提供了方法和手段。以北京冬奥会延庆—崇礼高速公路为例,提出了工作面采用隧道掌子面图片人工智能岩体结构参数辨识,建立7个指标参数体系,采用KNN智能算法对隧道岩体质量进行评价,选取8条隧道40个工作面150个样本进行训练学习,另外选取50个样本进行岩体质量评价校验,与BQ岩体质量评价结果相比,准确率达到了90%,得出如下结论:(1)公路隧道岩体质量智能动态分级KNN方法—一种利用人工智能技术快速高效进行岩体质量动态分级的方法,能够在现场实时获得岩体质量评价结果;(2)KNN分级方法中选用了7个判定指标,综合考虑了隧道围岩体的赋存环境、岩体构造、地质结构等特性,并体现了这些指标在实际工程评判中的可操作性和适用性;(3)KNN分级方法误判率很低,在判别分类中排除了评分时人为因素的干扰,具有较强的判别能力,为TBM围岩实时分级做方法储备。 相似文献
8.
本研究利用加入起电、放电参数化方案的数值模式(Weather Research and Forecasting Model(Version 3.7.1),WRF3.7.1_ELEC),通过设计五组不同非感应起电及感应起电参数化方案敏感性试验,对发生在青藏高原东北部青海大通地区的一次雷暴过程进行模拟研究,对比分析了不同非感应起电机制及感应起电机制对雷暴云电荷结构的影响.结果表明:在雷暴云发展旺盛阶段,Saunders(S91)、Riming Rate(RR)、和Saunders和Peck(SP98)三种非感应起电方案模拟的雷暴云最低层均为负电荷区,而混合方案(Brooks and SP98,BSP)模拟的雷暴云最低层为正电荷区,主电荷区自下而上为"+-+-"排列的四层电荷结构.与甚高频辐射源定位法推算的结果对比,BSP方案模拟的本次高原雷暴云电荷结构更接近实际情况;几种不同非感应起电方案模拟的主电荷区外围与主电荷区电荷结构不同,说明在雷暴发展的不同阶段雷暴云的电荷结构是不同的;几种非感应起电方案模拟的电荷结构不尽相同,主要是由于霰、冰和雪粒子在不同高度所带电荷的极性及电量的大小不同,霰粒子的电荷密度对低层的影响较大,冰粒子和雪粒子的电荷密度对中上层的影响较大;加入感应起电机制后,雷暴云电荷结构分布几乎没有变化,但能使雷暴云发展旺盛阶段低层和中层的正负电荷区电荷密度有所加强. 相似文献
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大亚湾大鹏澳牡蛎养殖临近海域自养微微型浮游生物种群分布特征 总被引:3,自引:3,他引:0
于2013年5月到2014年6月,在大亚湾大鹏澳牡蛎区及邻近海域开展了为期14个月的采样调查,利用高效液相色谱(HPLC)法对表层水体中微微型浮游植物(0.7—2.7μm)光合色素进行测定,并应用色素化学分类软件CHEMTAX对自养微微型浮游生物(aototrophicpicoplankton,APP)功能类群进行分析。结果表明,该海域APP中共检出了15种光合色素,其中青绿藻素(Pras)和玉米黄素(Zea)是微微型色素中浓度最高的2种特征色素,均具有明显的季节变化特征:Pras主要出现在低温季节(牡蛎养殖期),而Zea主要出现在高温季节(非牡蛎养殖期)。CHEMTAX分析表明,大鹏澳海域APP最主要的类群是硅藻、蓝藻和青绿藻,而甲藻、隐藻、定鞭金藻、绿藻和金藻生物量较低。温度和营养盐浓度是影响大鹏澳海域APP的时空分布的重要因素,青绿藻主要出现在低温季节(主要在冬季牡蛎养殖期间),且其生物量与溶解无机氮呈显著正相关;而蓝藻则主要出现在高温季节,与温度呈显著正相关。另外,贝类养殖也是能够影响APP空间分布的重要因素,在大鹏澳海域牡蛎养殖期间,青绿藻生物量在养殖区明显高于非养殖海域。 相似文献