城市三维地形模型中的关键技术讨论

本文以四元桥地区三维模型试验为例,阐述了城市三维地形模型中的关键技术。包括适用于地形模型的数字高程模型制作方法、传统影像重叠度条件下的真正射影像制作方法和渲染技术与立体建模相结合的道路建模方法。结果表明本方法在精度与真实性损失较小的条件下达到了整体美观效果,所建模型符合城市三维地形可视化的需要。     

基于高分辨率遥感影像的城市不透水层提取研究进展浅析

不透水层是城市生态环境评价的主要元素和城市化的一个重要指标。随着高分辨率影像的大量获取和广泛使用,采用高分辨率遥感影像提取不透水层引起了广泛的关注。本文介绍了不透水层提取的研究情况,分析了高分辨率遥感影像提取不透水层的优势、存在的问题及研究进展,重点阐述了提取中的几个主要难点,包括不透水层光谱差异性大、光谱混淆、阴影及遮挡问题突出等,并分别针对这些难点对当前的研究进展进行了总结,最后对基于高分辨率影像的不透水层提取研究趋势进行了相应分析。     

基于位置和属性特征信息的多源数据融合

利用来源于地理国情普查和高德POI数据源的两组北京市小学数据,基于空间位置和名称属性进行数据匹配。数据经过坐标统一、数据删重等预处理后,以空间位置接近、名称属性相似为原则,进行数据融合分析。结果表明地理国情普查数据和高德POI数据的可匹配占比均为71%。城区范围内空间不匹配和属性不匹配占比近似,郊区范围内空间位置不匹配情况高于属性不匹配。     

基于航片的北京市城市绿地信息快速提取

城市绿地信息对城市绿地规划及生态城市建设具有重要意义。而遥感技术能综合反映地表真实状况,为大范围城市绿地信息的快速获取提供有力途径。本文主要研究了遥感在城市绿化资源调查中的应用,基于0.5米分辨率的航空影像,提出了一种城市绿地信息的快速提取方法,并以北京市为例,进行了北京市绿地信息的快速提取。在绿地信息提取中,植被指数(如归一化植被指数,NDVI)被证实为快速有效的方法,适用于大面积城市绿地信息的快速及自动提取,而由于航片一般缺乏常用的近红外波段,因此研究采用植被颜色指数进行城市绿地信息的快速提取,该方法也适宜于无人机影像。对于北京研究区,本文通过不同指数结果的对比和精度分析选取适宜指数,并基于ENVI软件实现了城市绿地的批量提取,可快速得到全北京市城市绿地结果。     

基于深度学习的遥感变化检测技术应用研究

传统的人工目视变化提取的方式耗费大量的人力、物力且作业周期长，已经无法满足当今快速监测分析的需求，现在利用不同期影像进行智能变化检测和提取成为专家学者和软件方研究的热点。本文将浅析基于深度学习的遥感影像变化检测方法，旨在探索基于遥感影像进行常态化、快速化变化检测的技术路线和相关业务的应用，如基础测绘地形图更新、土地变更调查、地理国情监测更新等，为城市变化信息、地理信息数据的快速更新提供支撑。