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简单介绍WebGIS和其目前的B/S模式体系结构以及遥感数据的共享问题,论述系统框架设计和数据组织,设计和实现一个遥感数据检索系统.将空间索引、图像分割、分级存储和实时调度等关键性技术应用于系统实现,提高遥感数据的检索效率,为遥感数据的共享提供一个简单的范例. 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
三维规划设计管理辅助系统是基于西宁市三维城市共享平台(政务版)开发的,建立了集影像与矢量、二维与三维、地上与地下、现状与规划于一体的空间数据库,利用二维数据、三维数据的联动关系对象,实现规划审批、模拟拆迁、方案优选一体化的辅助系统。系统采用B/S架构,利用WebGIS技术发布空间信息,满足众多用户对空间信息的访问需求。 相似文献
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考虑到数据用户分散分布在不同的地理区域,所以采用基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)分布式计算模式的WebGIS作为应用与开发平台。以达数据用户能够方便使用的目标。本系统采用ArcIMS作为应用平台,进行WebGIS信息系统的发布。 相似文献
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航天飞机成像雷达海面风矢量观测研究——以1994年4月南中国海试验区为例 总被引:6,自引:0,他引:6
海洋雷达后向散射回波主要来自短重力波的Bragg散射,这种散射与海面风场信息、边界层涡旋等密切相关。因此,可以从雷达散射截面反演风场信息。对1994年4月航天飞机成像雷达(SIR-C/X-SAR)获取的南中国海合成孔径雷达(SAR)图像进行了分析研究。利用SIR-C数据,从SAR图像谱提取了风向;根据CMOD4模型,从C波段雷达后向散射系数反演风速;利用双尺度散射模型对反演的风速进行了对比分析。结 相似文献
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遥感影像数据与地理信息系统(geographic information system,GIS)矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN(region-based convolutional neural network)的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。 相似文献
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基于图像匹配的机载遥感影像质量自动检查方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
航空遥感平台和技术的发展,促进了航空遥感影像在基础地理信息获取、国土监测、环境监测、应急救灾等各个领域中的应用。同时,航空遥感系统对飞行环境、气候气象反应较为灵敏,遥感影像质量的检查十分重要。本文系统地阐述了航空遥感影像质量中旋转角、航向重叠率、旁向重叠率、航带生成等参数的计算理论与方法,该方法是适应数字遥感影像的现状上提出的,并且通过自行开发的系统对算法的可行性和有效性进行验证。本文利用2009年6月机载遥感系统拍摄的1400多张影像进行实验。实验结果表明技术方法、软件系统都较为有效,达到机载遥感影像质量自动检查要求。 相似文献
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云南锡矿遥感地质找矿模型 总被引:4,自引:1,他引:4
从云南锡矿床成矿地质环境、时空分布及矿床特征出发,将花岗岩的等级体制概念、控岩控矿构造的成矿构造体系概念和矿床展布的矿化单元等级体制概念引用到锡矿遥感地质模型研究中。根据丰富的锡矿地质科研资料与遥感图像的对应分析,发掘锡矿遥感影像-地质特征,进而拟建锡矿遥感地质找矿模型,即由赋锡总体特征模型、矿床定位最佳模型和影像-地质鉴别程序模型三部分组成的云南锡矿遥感地质找矿系列模型。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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舒宁 《武汉大学学报(信息科学版)》2007,32(11):1007-1010,1015
遥感技术的发展还处于一个初级的阶段,有关遥感影像处理和分析的理论和方法十分匮乏,还没有建立起适合遥感影像特点的理论和方法体系。基于此,提出了建立以像斑分析为基础的遥感影像分析的理论和方法体系,并就多光谱/高光谱影像纹理分析的概念、方法、以像斑为基础的空间关系分析、分析过程中引入先验知识的方法及数据套合技术研究展开了讨论。 相似文献
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高分辨率遥感影像分割方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。 相似文献