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随着人们对网络空间的依赖性不断增强,互联网技术与网络基础设施规模迅速发展。很难直接用数字或表格的形式对网络空间进行全局的规划与管理,并且不容易发现隐藏在网络空间中的一些关键信息。网络空间点群要素的多尺度模型构建对网络空间数据的多尺度分析和可视化具有非常重要的意义。本文以网络空间的特征为依据,在借鉴基于社团划分的网络空间分层算法和基于节点重要性的网络空间分层算法特点的基础上,提出了Blondel算法和k-核分解的混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建算法。本算法通过自动社团划分,用同一社团内的节点合并构建新的网络,有效解决了基于节点重要性的网络空间分层算法自动化程度低的弊端。利用核心节点来代替整个社团结构,显著保留了网络空间中节点的属性。实验表明使用该算法可以使各个层次网络空间点群要素的综合比例降至30%以下,较好的实现了网络空间点群要素的聚类与分层,若将网络空间点群要素的多尺度模型应用于地理空间中,则可实现网络空间地图的多尺度绘制。 相似文献
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针对大气校正常使用的基于查找表的方法建表速度缓慢、查找精度低等问题,提出在6S大气校正模型的基础上,以气溶胶厚度为自变量对大气参数进行拟合的算法,使用该算法对GF-1多光谱影像进行大气校正研究。对半球反射率、路径辐射项等效反射率、大气透过率3个大气参数使用三次多项式进行拟合,拟合后的决定系数都达到了0. 999 8;根据拟合结果使用MODIS气溶胶产品作为输入,逐像元计算大气参数,并对影像进行大气校正,将校正结果与FLAASH模型校正结果进行对比。结果表明,该算法能有效校正大气对GF-1多光谱影像的影响,并与FLAASH校正结果具有很好的一致性。 相似文献
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针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。 相似文献
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如何快速获取无辅助参数卫星遥感影像地理位置是非合作方式获取的遥感影像信息充分利用的一个关键,利用影像特征的相似性对卫星遥感影像检索来实现定位,是获取无辅助参数卫星遥感影像地理位置的有效手段。为了探寻影像深度学习全局特征用于无辅助参数卫星遥感影像检索定位的可行性,建立了包括Precision@K、平均排序、特征提取时间、特征相似性计算时间、硬件消耗等,涵盖有效性、效率2个方面共计5类指标的评估体系。采用谷歌地球提供的影像数据作为基准影像,在资源三号夏季及冬季数据集上,分别利用AlexNet、VggNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet等几种代表性的卷积神经网络预训练模型提取基准影像及查询影像的全局特征,依据评估体系中的指标,对这些网络模型的影像表征效果进行全面的量化评估与分析。试验分析结果表明,DenseNet、ResNet-18、VggNet这3个深度学习神经网络预训练模型提取的全局特征,综合表征效果较好,可有效用于卫星遥感影像检索定位;当K值取200时,DenseNet网络模型的Precision@K值可以达到59.5%,ResNet-18和VggNet网络模型紧随其后,分别为49.7%和48.0%,为进一步利用深度学习全局特征进行卫星遥感影像检索定位,找出了最佳的候选网络模型,为下一步模型优化等研究奠定了基础。 相似文献
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图像地理定位是将没有地理位置的图像，通过一系列方法获得对应地理位置，使其与现实地理空间建立关联映射的技术。该技术对进一步挖掘图像信息有着重要的作用，在网络空间测绘、情报获取、用户室外定位、增强现实等方面具有较高的应用价值。尽管计算机视觉领域取得了巨大的进展，但是由于图像地理定位涉及到图像特征提取、大规模数据检索、大规模点云处理、深度学习、地理信息特征提取、几何建模与推理、语义场景理解、基于上下文的推理、多数据融合应用等多个领域，所以对图像的高精度自动地理定位仍是需要进一步解决的难题。本文对图像地理定位研究进展进行了梳理，主要包括图像地理定位方法、图像地理定位数据集、图像地理定位评价方法和图像地理定位总结与展望4个方面。首先按照研究内容相关性将图像地理定位方法分为了图像检索、2D-3D匹配和跨模态检索3类方法，并详细介绍了每一类方法的最新研究进展；其次对图像地理定位研究所用的数据集和评价方法进行了归类与总结；最后分析了图像地理定位的研究现状，并从全球地理定位、自然区域地理定位、多方法融合地理定位、基于POI数据的地理定位和预选位置的精细化定位等方面对图像地理定位的未来研究方向进行了展望。 相似文献
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针对虚拟三维环境态势标绘存在精度低、交互操作难以控制的缺点,提出了一种双模三维环境下的态势标绘与显示技术。首先利用遥感正射影像和DEM制作立体辅助影像,构建由立体辅助影像对形成的真实三维环境,并将其与传统虚拟三维环境无缝集成;利用立体辅助影像的高精度量测的特性,在真实三维环境中精确采集态势符号定位点,根据标绘规范形成三维态势符号;最后在虚拟三维环境中进行态势的逼真显示。实验结果表明:双模三维环境下的态势标绘技术能够有效避免三维符号与地形之间的混叠,提高态势标绘精度,是高分辨率遥感卫星影像的一种新应用模式。 相似文献
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施群山周杨蓝朝桢吕亮胡校飞徐青 《测绘科学》2023,(1):258-268
针对传统网络空间逻辑关系及地理空间要素表达模型,不能很好应用于网络空间测绘表达的问题,该文将网络空间测绘表达对象概括为网络空间资源、关系、事件3类,并结合网络空间资源跨层、要素关联、事件多发、尺度多变的特点,遵循以图论为基础、结合多粒度时空对象模型、强化时间属性3个原则,设计了基于图论-时空对象的网络空间测绘表达模型,较好的满足了网络空间特点,可以屏蔽不同来源的网络空间数据类型、数据库存储格式等的差异性,生成一体化场景,实现对网络空间测绘成果的有效组织与表达。以全球网络自治域系统情况为例进行的模型应用实例表明：该模型可以有效对网络空间资源、关系、事件进行表达,实现利用一套数据、一个表达模型进行跨层表达,同时能有效满足网络空间事件多发、多尺度的表达要求。 相似文献
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网络空间地图是认识抽象、复杂网络空间的重要工具,也是地图学领域研究的新方向和热点问题。针对传统网络空间制图不能分析网络节点多级拓扑关系和存在要素重叠的问题,本文综合应用隐喻思想和Gosper地图技术研究网络空间要素的隐喻表达与分析,提出了网络空间隐喻Gosper地图和地形图构建方法。首先,结合网络空间节点的拓扑层级关系和地理学第一定律构建网络节点与Gosper曲线叶节点的映射关系;然后,基于Gosper叶节点构建具有面域嵌套关系的Gosper地图;最后,结合隐喻思想和地图视觉要素与网络空间要素的相似性关系构建多尺度网络空间隐喻Gosper地图和地形图。本文基于两套网络空间资产数据验证了本文方法的适用性,并从节点分布、拓扑结构和节点脆弱性3个方面分析和挖掘网络空间资产特性用以说明网络空间隐喻Gosper地图的表达能力与认知效果。基于层次分析法的定量实验表明,本文方法的综合加权指标（0.499 8）远高于节点链接（0.266 8）和地理空间图层叠加（0.233 1）可视化方法。本文提出的网络空间隐喻地图能够有效解决传统网络空间可视化中节点重复冗余、复杂抽象且无法支撑可视化分析的问题,能够为... 相似文献
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针对PM2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘，而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题，综合考虑深度学习与随机森林的特点，提出一种基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM2.5地面观测数据构建训练数据集，通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取，将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练，并使用随机森林回归算法得到PM2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性，以河南省区域2018年—2019年的PM2.5浓度估算为例，将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN＿LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明，在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度，其中以LSTM为特征选择器，RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型，在即使只有35%... 相似文献
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