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一、引言 地理信息系统(GIS)能把人们工作中的有关信息同地理位置和其它有关的电子地图结合起来。这样,就可根据用户需要将这些信息图文并茂地输送给每个用户,也可按目标对这些信息进行分析,以满足决策层的要求。停车场是一个与地理信息紧密相关的对象,与之管理产生了许多相关的数据信息,如停车场的编号、名称、位置、车位数、性质、形式、变动情况、主管部门和负责人等等相关数据信息。 相似文献
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针对传统方法在度量建筑物面要素几何形状时,未能考虑形状认知的视觉特征因素且形状特征需要人为定义等问题,该文提出一种建筑物几何形状度量方法。首先,利用深度卷积神经网络的图像特征学习特性,结合自动编码机的自监督学习能力,构建基于机器自监督学习的建筑物面要素几何形状度量神经网络;其次,利用建筑物图像形状大数据对网络进行训练;最后,利用训练完成的神经网络识别并提取建筑物形状特征集并作为形状度量的结果。实验表明,该方法形状度量结果区分度高,一定程度上克服了人为定义形状特征的缺点,且与视觉感知结果基本一致。 相似文献
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利用西安咸阳国际机场专用高速公路(以下简称西咸机场高速公路)段交通气象站及其10km范围内区(县)气象站的观测资料,以及MICAPS高空和地面资料,研究了西咸机场高速公路雾的变化特征、典型环流形势和气象影响因子。结果表明:雾主要发生在夜间至清晨,能见度越小的雾生成的时间越集中,2月、4月和10—12月出现的雾可持续较长的时间;典型雾日,500hPa陕西关中地区为一致的西北或偏西气流,850hPa陕西关中及其以南地区受弱暖脊控制且处于反气旋环流的底部,西咸机场高速公路及其周边地区近地面层有逆温形成,且风速小,湿度大;有利于雾发生的气象条件包括相对湿度≥80%、地面风速≤3m/s和地表温度与气温之差≥-3℃等,14时相对湿度、14时气温与未来时刻气温的差都与相应时刻能见度密切相关。 相似文献
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混合像元分解模型是定量遥感研究的重要组成部分,为各种地学应用提供了更精细的亚像元级地物信息,这一领域受到国内外学者们广泛关注。本文围绕混合像元分解研究的4个核心问题——光谱混合模型、端元提取、模型反演方法以及解混精度评估,总结了近20年来混合像元分解的重要研究进展,分析和介绍了典型算法模型的原理和思路。进一步阐述了现有研究在一些关键问题上存在的不足,如目前仍缺乏公认的线性和非线性模型的选择判据、已有的混合像元分解模型无法抑制由端元光谱相关造成的共线性问题。最后总结了混合像元分解未来的发展趋势和值得探索的研究方向。如结合辐射传输模型和地面试验,定量分析多次散射的影响机制,以及结合克服共线性的统计回归模型。 相似文献
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超高层建筑的桩基础通常会打入到深度较大的承压含水砂土层中;在承压含水层的上方通常会进行超深基坑的开挖构建超高层建筑的地下室。为了保持超深基坑的基底稳定,需要在承压含水层中进行降水施工。由于深基坑存在大量的桩基础,基桩的存在会影响降水时地下水的渗流路径,继而影响土体的渗透性状。应用室内试验研究基桩对含水层渗流阻挡作用的机制。试验采用PVC管模拟基桩,将颗粒较均匀的砂土作为试验土体,通过室内渗流试验来研究基桩对地下水渗流的影响。试验结果表明,基桩对于地下水渗流有明显的阻挡效应:基桩的数量以及布置形式会对渗透效应产生较大的影响。考虑砂土体积置换率的有效介质理论可以用来分析矩形布置的基桩对渗透系数的影响,但对梅花形布置的基桩应用有效介质理论计算所得的渗透系数会有将近20%的偏差;其原因是梅花形布置的基桩,会使渗流路径增加。基于对渗流路径的分析,提出了考虑有梅花形布置的基桩存在时等效渗透系数计算的修正方法。 相似文献
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针对矢量空间数据分发后叛逆者追踪困难的问题,该文提出了一种运用均衡不完全区组设计(BIBD)的矢量空间数据数字指纹算法。该算法首先运用限定条件的BIBD构造抗合谋攻击指纹编码,并利用Logistic映射将待嵌入指纹序列进行置乱,然后通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,最后应用量化索引调制(QIM)方法将指纹信息嵌入到矢量空间数据特征点上,从而得到含指纹矢量空间数据。实验表明,该算法能够抵抗多用户合谋攻击,能正确追踪到至少一个叛逆者,未发生误判;算法实现了指纹信息的盲检测,且对单用户大范围裁剪攻击具有较好的鲁棒性;该算法可以应用到矢量空间数据分发中,为矢量空间数据版权保护提供有力技术支持。 相似文献
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点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。本文以建筑轮廓为配准基元,提出了一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。文中首先提出了一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,提出了一种配准关系修正的方法以精确配准点云。实验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,本文的配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。 相似文献
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