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Reference 3D是法国Spot立体卫星影像生成的DEM、ASTER DEM是高分辨率卫星成像设备—ASTER获取的立体影像生成的DEM,它们全球覆盖范围广、数据获取快、质量稳定。针对我国缺乏1:10000或1:5000基础地形资料的地区、难以获取资料的海外交通建设地区,本文探讨基于这两种DEM进行公路勘察设计。工程实践表明:Reference 3D相比ASTERDEM有着更高的精度,质量更加稳定可靠,可以满足公路勘察设计中规划、工可等阶段的需要,从而提高工作效率,缩短外业周期,降低成本。 相似文献
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多条带WorldView卫星图像几何定位精度分析 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对多个条带WorldView卫星图像,研究了基于有理函数模型的附加参数区域网平差方法,对高分辨率卫星图像定位精度进行了详细分析。青海地区WorldView卫星图像试验结果表明:无地面控制点时,多条带整体区域网定位结果优于各个条带单独平差结果,区域网平差方法结果优于直接前方交会方法;有地面控制点时,多条带区域网平差结果与各个条带单独平差结果相当,且沿路线不大于10km布设一个地面控制点,其精度可满足1∶2000比例尺加密精度要求,可用于公路初步设计。 相似文献
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西藏墨脱公路的灾害地质遥感识别 总被引:6,自引:0,他引:6
西藏墨脱县是迄今为止我国唯一不通公路的县。墨脱地处印度洋板块与欧亚板块的缝合带上 ,那里是地质灾害的博物馆。由于喜马拉雅山的阻隔以及交通、气候等条件的限制 ,无法采用常规手段进行公路的灾害地质勘察。为填补西藏墨脱地区地质资料的空白 ,作者采用了LandsatETM +、Ikonos- 2及航空遥感等多源遥感资料 ,并基于多层次地学遥感分析技术研究墨脱地区的地质灾害现象及其区域分布规律 ,准确地确定了路线通过的灾害地质体 ,为墨脱公路最佳路线方案的选择提供了技术手段和方法. 相似文献
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综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰,本文提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法生成超像素作为分类单元;然后,基于高维极化特征图像,利用训练好的随机森林模型,统计决策树的分类投票数,计算各超像素的类别概率;最后,利用超像素间的空间邻域特征,采用概率松弛算法(PLR)迭代修正超像素的类别后验概率,并依据最大后验概率(MAP)准则得到分类结果;实现综合利用超像素和空间邻域特征,降低相干斑噪声干扰的极化SAR图像分类方法。实验对比结果表明:本文方法能得有效抑制极化SAR图像中相干斑噪声的干扰,得到高精度且光滑连续的分类结果。 相似文献
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