基于Google Earth的城市3维建模方法

利用Google Earth平台提供的免费遥感影像数据,结合最新的城市道路与建筑物测绘资料,构建一个城市的3维建筑模型于Google Earth之上,降低了3维城市建模开发和应用的门槛,有助于地理信息的迅速共享和普及,具有较高的研究价值和广阔的应用前景。     

基于Google Earth的测绘项目管理系统设计与实现

在测绘项目的技术设计与生产组织中,经常需要结合地形地貌等多种图形图像数据进行分析。然而传统的项目管理以表格、文字等表现形式为主,项目管理不够直观,作业效率较低。本文设计了基于Google Earth测绘项目管理系统,借助Google Earth的影像与三维地形及兴趣点数据,实现了测绘项目相关信息的图形化管理与展示,形象直观,原型系统的测试表明该系统有助于提升项目的生产效率和管理水平。     

Google Earth支持下校园真实感三维建模方法及应用

以Google Earth为平台,结合SketchUp的建筑物真实感三维建模功能,以西南交通大学校园为例建立校园真实感三维模型,并对其应用进行分析。该方法实现地形数据与建筑物三维模型的精确叠加,解决建模过程中的数据获取和融合问题,为虚拟环境的构建提供具有参考价值的解决方案。     

基于Google Earth API的二次开发研究

Google Earth是一款浏览地球三维影像的桌面软件,提供了大量多分辨率的全球影像数据,作为一个开放的地理信息服务系统,越来越多的用户以工具软件或开发平台的形式将它成功地应用在许多行业。Google Earth提供了开放的API,允许人们进行二次开发。较详细地介绍基于Google Earth API二次开发的基本知识、开发方式和开发技巧等。     

广东省三维地形场景仿真研究

三维地形场景的仿真是虚拟现实技术的关键部分之一。采用SRTM为DEM数据源,以Google Earth影像为仿真纹理,经影像数据截拼、投影转换、SRTM数据无缝拼接,以及Google Earth影像在DEM上的叠加,实现了广东省三维地形场景仿真。三维地形场景仿真更具有立体感和层次感,有利于快速直观地把握各地形地貌要素,在很大程度上缩短读图时间,有效地提高工作效率。     

OSGEarth的3D场景可视化关键技术实现

针对数字地球的开源框架平台的搭建,研究了OSGEarth数字地球开源库的整体框架、实时地形渲染机制及三维地形场景中的交互响应机制,并结合Qt绘图引擎,设计了基于Qt平台下的数字地球平台,利用该框架实现矢量、影像、高程数据的加载和坐标查询、距离测量、注记符号添加等地理信息查询功能,通过加载Google全球影像与地形数据实现三维地形场景的渲染,实现地理信息查询功能验证了该数字地球平台的可用性,拓展了三维地理信息系统的研究方向。     

基于Google Earth管线巡检系统地图数据的制作方法研究

本文简明介绍了Google Earth的基本状况,阐述了其优缺点。为了弥补Google Earth的缺点以满足管线巡检系统的要求,本文提出了向Google Earth叠加影像数据和基础地理数据的思想,文中详细介绍了叠加影像数据和基础地理数据的原理和技术,以及如何利用这些数据,并以德阳市为例进行实现。最后提出了在Google Earth进行商业开发存在的几点问题。     

基于Google Earth的天然气加气站管理系统的设计与实现

Google Earth(GE)作为一款数据开放式的卫星影像浏览软件,已被应用到消防、农业发展、公共安全等重要领域中,并发挥关键性作用。文中提出一套基于Google Earth组件的开发方法,通过面向对象的程序开发技术,设计并实现天然气加气站信息管理系统,且具备一定的空间分析能力。以昆明市主城区内天然气加气站信息为例,验证本系统的可行性和稳定性,证明Google Earth平台的功能实用性。     

基础地理信息数据与Google Earth相结合的技术探讨

以ArcGIS软件为平台,探讨了基础地理信息数据与Google Earth影像相结合的技术,并以某地区测量控制点和社区边界为实例进行了演示。     

孝感市遥感影像数据的Web发布与实现

针对遥感影像对地表信息获取快、情况反映真实的特点,采用Google Earth提供的高分辨率卫星图片,利用ArcSDE和ArcIMS将孝感市遥感影像进行了Web发布。实现了用户通过Internet对市区遥感影像数据的查询、检索与访问,为城市的发展预测、规划决策以及科学管理提供可靠依据。文章系统地研究了遥感影像Web发布的体系结构与技术问题及实现的全过程,并给出了系统的发布界面。     

高分辨率SAR与光学影像联合调绘研究

为解决地形图测绘中外业调绘效率低问题,在分析SAR影像与光学影像特点基础上,利用高分辨率机载SAR影像与Google Earth影像联合调绘方法,进行1∶5 000地形图调绘实验。通过层次分析法对SAR影像、Google Earth影像以及联合调绘方法的工作量进行对比分析。结果表明:联合调绘方法能大大减少外业工作量,缩短作业时间。     

全球遥感数据剖分组织的GeoSOT网格应用

针对目前不同部门按自身行业特点采用不同数据网格的问题,为了寻求更适合与现有测绘数据组织体系兼容的遥感数据组织网格,本文分析了Worldwind、Google Earth、Google Maps、Bing Maps、天地图、GeoSOT网格和国家地形图图幅等数据网格,理论证明了GeoSOT网格与国家地形图图幅和其他网格具有很好的同构性,有利于与传统测绘数据的继承,适合作为全球遥感数据统一组织与管理网格。同时,在不改变现有数据组织体系的前提下,提出了基于GeoSOT全球遥感数据“虚拟一张网”的数据组织模型和数据整合方法。最后通过试验证明,基于GeoSOT遥感影像“虚拟一张网”的数据组织可有效提高遥感数据整合效率。     

基于CA模型的3维虚拟城市构建方法研究

结合城市元胞自动机(CA)方法和虚拟现实(VR)技术,构建一个基于元胞的3维虚拟城市.首先建立基于元胞实体数据结构的城市CA模型,用以表示3维虚拟城市中建筑物的平面分布状态.通过CA模型生成一组城市建筑物的时空分布数据.然后利用DEM和DOM数据生成一个真实的3维地形,建立了不同种类的3维建筑模型库.最后通过程序调入城市3维建筑模型,根据元胞实体属性将模型布设于3维地形的相应位置,生成3维虚拟城市.

Abstract：

This paper unified the urban cellular automata method and the virtual reality technology to construct a three-dimension (3D) virtual city which was based on automata. First, constructing an urban CA model that is based on the data structure of cellular entities can present the plane distribution state of the building in the 3D virtual city. The CA model was used to compute a group of temporal layout data of buildings in the virtual city,Then,DEM and DOM data were used to generate real three-dimensional terrain and produce different type library about 3D building model. Finally, The program was used to load and lay the 3D buildings to the corresponding position in the 3D virtual terrain to obtain a 3D virtual city, according to the cellular entity attribute.     

在Google Earth平台上的虚拟社区构建

介绍虚拟现实技术及其在GIS中的应用,并采用Google Earth作为平台,利用已有数据资料进行虚拟社区的构建,并借助Google Earth进行发布,初步实现了相关功能,在一定程度上实现了虚拟现实技术与传统地理信息的结合。     

基于Google SketchUp与Google Earth的校园3维实现

以西南林学院为例,采用Google SketchUp创建3维建筑模型,介绍了建模方法和优化技术,并在GoogleEarth平台上发布了西南林学院校园3维全景,利用两个生活实例初步探讨了校园3维的应用功能.     

Google Earth在标准化渔业养殖池塘信息管理系统中的应用

通过阐述Google Earth的二次开发和KML文件生成等关键技术及其实例应用,实现了基于Google Earth的标准化渔业养殖池塘管理信息系统的构建。该方法简单、直观,可快速、准确地对标准化渔业养殖池塘信息进行浏览、查询、统计分析和辅助规划,是对标准化渔业养殖池塘信息管理新方法的一种尝试,对数字化渔业管理具有较高的研究价值和广阔的应用前景。     

Fast registration of multisource three-dimensional city models in GeoGlobe

We address the registration problem of multisource three-dimensional (3D) human-made buildings with remote sensing images and the earth's surface in the context of virtual globes. Challenges include fast transformation of 3D coordinates with different reference systems as well as the efficient use of original model information for rigorous and accurate model registration. This paper introduces a novel fast and scalable registration approach that can establish correspondences between heterogeneous external 3D city models and images/terrain surfaces of virtual globes in an efficient and accurate manner. The approach utilizes the projected 3D feature information of 3D city models to develop robust coordinate transformation and reliable model registration methods. The proposed approach builds a solid foundation for the fusion of multisource geospatial data in a united virtual globe reference framework. We report experimental results of online registration tasks for up to over 13K buildings in an integrated 3D virtual globe platform, namely, GeoGlobe.     

利用摄像机构建数码城市模型

介绍了将多张数码影像镶嵌拼接成“虚拟单像”的方法,解决了摄像机数码影像分辨率不高的问题,实现了城市建筑物、主要装饰物和地面景物的三维模型重建,对已有地形图而无合适航空影像的地区构成了数码城市模型,取得了有益的实验结果。     

Optimisation of building detection in satellite images by combining multispectral classification and texture filtering

Conventional multispectral classification methods show poor performance with respect to detection of urban object classes, such as buildings, in high spatial resolution satellite images. This is because objects in urban areas are very complicated with respect to both their spectral and spatial characteristics. Multispectral classification detects object classes only according to the spectral information of the individual pixels, while a large amount of spatial information is neglected. In this study, a technique is described which attempts to detect urban buildings in two stages. The first stage is a conventional multispectral classification. In the second stage, the classification of buildings is improved by means of their spatial information through a modified co-occurrence matrix based filtering. The direction dependence of the co-occurrence matrix is utilised in the filtering process. The method has been tested by using TM and SPOT Pan merged data for the whole area of the city of Shanghai, China. After the co-occurrence matrix based filtering, the average user accuracy increased by about 46% and the average Kappa statistic by about 57%. This result is about 26% better than the accuracy improvement through normal texture filtering. The method presented in this study is very useful for a rapid estimation of urban building and city development, especially in metropolitan areas of developing countries.     

基于深度学习的高分辨率遥感影像光伏用地提取

近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模型验证精度mIoU值达0.899 2,提取结果具有良好的边缘精度且具有广泛的适用性,支持GF-1、ZY-3、GF-6、GF-2和Google Earth等影像。