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准确识别当前城市群建设进程中核心区发展边界是研究城市群的一项重要内容。本文提出一种研究思路：采用空间句法分析城市群道路网,将得到的4个分析指标融合成新指标——“城市群集群度”,并提取“城市群集群度”等值线和“城市群集群度”曲线,通过计算找到最佳阈值从而提取出城市群核心区发展边界。以长株潭城市群为例,将基于空间句法的研究结果与基于Densi-Graph方法的研究结果进行对比,在除去数据质量因素后,城市群核心区发展边界识别差异有望控制在10%以内。研究表明：基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别方法容易获取计算数据,适用范围广,可靠性强。 相似文献
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针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法.首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果.实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5％,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法. 相似文献
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