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1.
面向数字孪生城市的智能化全息测绘 总被引:2,自引:0,他引:2
以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球,数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系,数字孪生技术应运而生。随着物联网技术(IOT)的发展,数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来,深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求,在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作,从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述,重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系,以及在社会各领域的应用成果。 相似文献
2.
快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。 相似文献
3.
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
4.
把握兵地聚落差异,以期为新疆兵地融合发展提供理论依据。基于土地利用数据,运用探 索式空间统计模型定量分析天山北坡兵地乡村聚落空间格局与经济发展差异,并基于其差异对其 融合发展提出相应对策。结果表明:(1)天山北坡兵团与地方乡村聚落在空间、规模、区位以及形 态分布特征上均呈现出明显的空间差异,乡村聚落空间整体上呈集聚分布模式,地方聚落集聚态 势较明显;聚落规模呈低值集聚的分布特征,兵团聚落大多为大规模聚落斑块,地方聚落则相反; 乡村聚落的分布具有明显的高程、坡度、道路、河流、城镇指向性,而兵团聚落分布于区位条件较差 地区;在乡村聚落的外部形态复杂度上,地方聚落大于兵团聚落;(2)经济发展方面,天山北坡整体 经济发展较为良好,兵团人均地区生产总值较高,以农业作为主要产业,地方经济结构较为多样, 除农业外,牧业也是其主要产业;(3)基于兵地聚落间差异,提出相应的融合对策,在空间格局上, 根据实际情况适当进行兵地聚落的迁移合并;在经济发展方面,有效利用优势互补原则,推进兵地 间产业融和。 相似文献
5.
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
6.
目的:分析2019新型冠状病毒肺炎(COVID-19)首次临床和CT特征价值。方法:回顾性分析90例临床确诊COVID-19患者的首诊症状、一般炎症指标和胸部CT,包括13例重型/危重型和77例轻型/普通型,并由两名经验丰富的影像诊断医师进行分析和比较。结果:相对于轻型/普通型COVID-19患者,重型/危重型最重要的临床特征为年龄较大,一般炎症指标上升,胸部CT显示肺部炎症指数(PII)更高。受试者工作特征曲线(ROC)显示C-反应蛋白(CRP)、PII区分重型/危重型和轻型/普通型COVID-19患者的灵敏度分别为69.2%、69.2%,特异度分别为83.1%、87.0%,曲面下面积(AUC)分别为0.775[95% CI (0.649,0.901);P=0.002]、0.770[95% CI (0.621,0.920);P=0.002],其联合的AUC为0.785[95% CI (0.644,0.927);P=0.001]。结论:重型/危重型和轻型/普通型COVID-19患者的临床症状、炎症指标和胸部CT特征具有显著性区别,结合年龄、CRP和PII的检查,有助于早期识别重型/危重型COVID-19和评估其预后。 相似文献
7.
精氨酸/赖氨酸特异性半胱氨酸蛋白酶(Metacaspase)在浮游植物程序性细胞死亡(programmed cell death.PCD)过程中起着关键作用。本文利用生物信息学方法分析metacaspase基因在浮游植物中的分布,并以海洋球石藻(Emilianiahuxleyi)metacaspases(EhMCs)为代表分析其结构和功能,依据Uniprot和String数据库挖掘与metacaspase功能相关并参与浮游植物PCD过程的互作蛋白。结果发现:共计29条、四种类型的metacaspases分布于11种浮游植物中,它们的metacaspase蛋白一级结构存在明显差异,但位于p20的组氨酸和半胱氨酸活性位点均具有高度的保守性;EhMCs三级结构与酵母的metacaspase十分相似,暗示它们具有类似的功能;浮游植物metacaspases与多种蛋白存在直接或间接的互作关系,在细胞PCD过程、响应环境胁迫和能量代谢等方面发挥重要作用。另外.metacaspase的磷酸化修饰可能在浮游植物PCD信号转导过程中起调节作用。 相似文献
8.
9.
本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像(多光谱和合成孔径雷达(SAR)图像)的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。 相似文献
10.
为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点,提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台,应用C++语言编写了系统数据的采集程序;在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定,研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法;同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数,对系统精度进行了评价;最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明,在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富,精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%,验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性,同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。 相似文献