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提出一种超高层建筑日周期摆动测量方法。该新方法采用GNSS接收机、倾斜仪、测量机器人有机结合方式,建立了内外部结合的超高层建筑测量动态监测系统,通过对观测数据进行处理和模型构建,提高可建筑施工控制网的测设精度,指导超高层建筑施工测量和安全运行维护健康监测。 相似文献
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在对某市三等三角网质量检验中，综合运用统计检验和粗差探测方法，并配合外业检测，探讨了加强质检手段新内容，获得了较明显的效果。 相似文献
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在电磁波测距仪的使用过程中，对测距仪加、乘常数的检测是十分重要的。要使检测结果正确，则在检测数据处理过程中必须保证采样和选择模型正确。这一点在实际工作中往往被人们所忽视。现就测距仪加、乘常数检测数据处理中的模型选择问题加以探讨。 相似文献
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矢量数据压缩对于受网络带宽限制的WebGIS有着重要意义,其可减少数据存储空间,提高网络传输与处理效率。传统的矢量数据压缩方法主要从空间关系的角度出发,根据原始矢量数据点之间的距离、角度等指标,判断如何对矢量线要素或面要素进行化简,略去冗余的端点。而本文则利用已在图像压缩领域被广泛应用的变换编码的频率域压缩技术,利用能实现能量保持的离散余弦变换和特殊的量化方法,以及无损熵编码,对矢量数据实现了能控制压缩后平均误差的有损压缩。该方法无需事先根据不同的误差限值设计量化表,且能处理指定过大平均误差限值时所出现的问题,有很强的适应能力。最后,使用C#实现了该方法,并验证了方法的可靠性,完成了方法的性能测试。实验结果表明,本文提出的矢量数据压缩方法能获得较大的压缩比,且能较好地保持原始矢量数据所具有的地理形态结构特征。 相似文献
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高分辨率遥感影像的随机森林变化检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
基于面向对象分析(OBIA)的遥感影像变化检测研究已取得显著的进展,代表了遥感影像变化检测的发展范式,未来是发展更加智能的解译分析方法。随机森林作为一种新的机器学习算法,其预测效果和性能稳定性要优于许多单预测器和集成预测方法。本文充分利用OBIA及随机森林机器学习算法的优势,提出了利用随机森林进行面向对象的遥感影像变化检测。首先基于熵率对影像进行超像素分割,通过最优超像素个数评价指数来获取最佳的影像分割结果,并提取每个超像素在前、后时相影像上的光谱特征和Gabor特征作为随机森林的特征输入数据,用于模型的训练。在初始像素级检测结果之上,自动进行分类样本选择并构建分类器模型,用训练好的模型来提取最终的变化区域。利用Quickbird、IKONOS、SPOT-5等3组多光谱影像进行试验,结果表明,本文方法在变化检测精度上要优于对比方法。 相似文献
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