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无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。 相似文献
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目前国内二三维联动GIS的研究大多是把二维和三维的展示放在同一进程中实现,且涉及的地域狭小、数据量小,难以发现实际项目应用中的问题。本文以实际的数字武江防洪决策系统项目为例,对基于多进程交互技术的海量二三维数据联动进行了研究,在充分利用多进程交互、GIS、数据库、三维地形可视化等技术的基础上,结合二三维系统的特点,实现了对武江流域防洪决策信息的管理、展示、分析与处理,为武江流域防洪决策提供了技术支撑。 相似文献
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随着对地立体观测体系的建立,遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式,时空基准不够统一,集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来,数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能,可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此,本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体,相较于现有的数据立方体方法,强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架,同时建立与商业智能领域的数据立方体关联,为时空大数据建立统一的时空组织模型,支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比,结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。 相似文献
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深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法,现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征,而在现实场景中,变化区域的尺度具有多样性。为此,本文提出了融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法,通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。首先,利用特征金字塔网络自身的多尺度特性,使网络学习到不同尺度的变化特征,为了提升网络感受野和利用全局特征信息,在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块;然后,在不同变化特征融合时,使用变化特征融合模块来控制信息传播以减少特征融合时的差异性;最后,使用门控机制,将不同尺度预测的变化特征图进行加权求和,最终产生具有高精度的变化特征图。本文方法不仅能获取多尺度变化特征,还能利用全局信息和精确的空间细节来提升预测特征图的空间精度。对比试验表明,本文方法在变化检测基准数据集CDD和LEVIR-CD上取得了较好的结果,召回率分别提高了6.58%和5.26%。 相似文献
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溯源问题是"新地理学"研究的一个重要议题,对于判断地理数据是否可靠、可用十分重要.在分布式协作环境下,地理溯源记录本身也面临着可靠性保证的问题.近年来快速发展的区块链技术因具有可信透明、不可篡改等特性,为溯源记录的可靠性管理提供了新的解决思路.然而,如何利用区块链对大量且具有不同粒度层级的地理溯源记录进行存储组织,成为一个难点.因此,本文以矢量数据为研究对象,探讨矢量溯源信息链上存储结构的设计要求,提出一种通过梅克尔帕特里夏树(Merkle Patricia tree,MPT)对不同层级的溯源信息进行链上组织的方法,并设计了相应的溯源验证算法.同时,本文开发了矢量溯源链原型系统,对链上的溯源信息进行了溯源验证试验.试验结果表明,相比通用的二叉梅克尔树,本文提出的链上存储组织方法与验证算法具有更高的验证性能. 相似文献
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