基于云模型的数字影像产品质量综合评价

随着数字影像产品在各领域内的应用越来越广泛,对它的质量研究也越来越受到人们的重视。利用云模型定性与定量之间的转换关系,提出了基于云模型理论的数字影像产品质量综合评价方法。分别采用虚拟云中的浮动云和综合云方法对产品各层质量元素进行综合运算,获得最终评价结果的云模型参数。最后以云模型数字特征图或云滴分布的形式给出最终质量等级。经过实例证实,该方法的评价结果直观、细腻,更加符合实际情况。     

基于云模型的影像地图质量综合评估

利用云模型定性和定量之间的转换关系,提出了基于云模型理论的影像地图质量综合评估模型,建立了二级指标的综合云模型、评语集的梯形云模型、最终评价模型等,将影像地图的质量评价结果以概率分布的形式给出。经实例证实,该模型的评价结果直观、可靠,更加符合实际。     

基于模糊综合评判模型数字影像地图集质量控制分析

结合《南宁市数字影像地图集》的设计和研制,引入模糊综合评判模型,分析了数字影像地图生产中包含的质量控制环节,确定影响影像地图集编绘质量的因素,建立模糊控制综合评判矩阵,对受多种因素影响的影像地图集质量做出全面评价,控制图集生产过程,用以指导影像地图集制作。     

基于激光点云的3维可视化方法

介绍了利用3维激光点云与数字影像,生成云冈石窟正射影像的原理与方法。采用激光扫描与数码相机同步获取石窟、石佛的3维点云与数字影像,建立点云与数字影像映射关系模型,将影像的纹理信息赋予3维点云模型,实现点云模型真彩色3维可视化,并在此基础上生成正射影像图。研究成果对于历史遗迹、文物保护与修复具有重要意义。     

数字影像质量评价方法评述

数字影像构像质量的正确评价是一项很有意义但又有一定难度的研究课题。对现有数字影像的质量评价 方法进行了较全面的综述,侧重介绍了各自方法的基本原理、算法模型和性能特点。文章最后指出基于调制传递函 数(MTF)测定并结合人眼视觉系统(HVS)模型的影像质量评价方法有望成为解决影像质量评价难题的突破点。     

基于激光点云的3维可视化方法

介绍了利用3维激光点云与数字影像,生成云冈石窟正射影像的原理与方法.采用激光扫描与数码相机同步获取石窟、石佛的3维点云与数字影像,建立点云与数字影像映射关系模型,将影像的纹理信息赋予3维点云模型,实现点云模型真彩色3维可视化,并在此基础上生成正射影像图.研究成果对于历史遗迹、文物保护与修复具有重要意义.     

数字影像质量评价方法研究

为了配合遥感技术的迅速发展，数字影像质量评价问题的研究值得重视，数字影像的质量评价应从几何质量，构像质量和内容完整性3方面进行。从以上3个方面入手系统研究进行数字影像质量评价的主要方法和理论，着重介绍利用最小二乘匹配方法评价压缩影像的几何质量和利用基于调制传递函数的方法对影像质量评价的主要方法和理论，着重介绍利用最小二乘匹配方法评价压缩影像的几何质量和利用基于调制传递函数的方法对影像的构像质量做出评价的理论和过程，提出对影像进行内容完整性检查的思想，实践证明利用所述方法得到的评价结果较传统方法更接近于人的主观评价结果。     

数字遥感影像质量评价方法的研究

本文从数字影像的几何质量，构像质量和元数据质量三方面介绍了进行数字影像质量评价的内容和方法，着重介绍了利用调制传递函数和影像的直方图特征评价影像的构像质量；利用最小二乘匹配方法评价压缩算法对影像质量的影响，数字正射影像的质量评价方法；数字影像元数据质量和完整性检查，最后对所述方法进行了实验分析。     

地表覆盖分类数据的模糊综合评价

当前对测绘产品评价等级的界限划分过于刚性,并常因某一评价指标异常导致评价结果失真.本文以地表覆盖分类数据质量评价为例,分析总结质量要求,构建包括质量因素、权值系数在内的质量模型,引入多层次模糊综合评价方法,设计合理高效的隶属函数,并采用有效度相对指标、单值分布概率对评价结果进行评估.与采用GB/T 18316-2008标准评价进行比较,结果表明:以最低分为基础的GB/T 18316-2008评价方法存在非重要因素指标异常导致评价失效的风险,而权系数适宜前提下的模糊综合评价方法能让评价结果保留丰富的信息,评价结果也更合理.模糊综合评价方法经改造后可推广应用于其他自然资源调查监测产品的质量评价.     

惯性测量单元辅助的LiDAR动态点云剔除方法

针对动态场景下动态目标影响激光雷达同时定位与建图算法(LiDAR SLAM)的精度和成图效果问题，该文提出一种基于惯性测量单元(IMU)辅助的多层次模糊综合评价动态点云剔除方法。通过标定IMU/LiDAR外参统一两类传感器坐标系，再将每帧点云聚类分割为若干点云簇，以此为基础，利用IMU信息辅助建立相邻帧各点云簇间的配对关系，构建点云运动状态多层次模糊综合评价模型，判定各点云簇的运动状态，最终将动态点云簇从原始点云数据中剔除。为验证该文方法的可行性和精确性，设计了动态点云剔除实验，并将剔除动态点云后的点云数据输入激光雷达里程计与建图算法(LOAM)进行定位与建图。实验结果表明，该文方法动态点云的剔除成功率为98.67%,静态点云的误剔除率为2.01%,能够有效地提高点云数据质量。相比基于原始点云数据的LOAM算法，均方根误差降低了66.06%,最大误差降低了72.78%,实现了厘米级精度的定位，并且优化了建图效果。     

数字环境下地图综合结果自动评价模型的研究与应用

在对数字环境下地图综合的新含义和新任务进行分析的基础上 ,讨论了地图自动综合的评价标准和综合指标 ,提出了一种大比例尺地图综合结果自动评价模型 ,并利用该模型开发了一个评价模块内置到深圳市规划国土局开发研制的地图综合软件 Auto Map中。此模块可对地图各种要素进行地图综合结果自动评价分析。最后利用深圳市 32幅要综合的 1∶ 10 0 0 0的地图对本文提出的模型和开发的模块进行了全面的实验研究。     

城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云的大比例尺地形图更新方法北大核心CSCD

针对无人机倾斜摄影技术受遮挡影响较大和难以穿透植被茂密地区的问题,本文提出了城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云进行小区域大比例尺数字地形图的更新方法。首先采用五镜头六旋翼无人机分别以垂直和平行主要建筑物楼群方向进行2次全区域拍摄,以及无人机机载激光雷达全区域采集点云,并对高度不足10 m的别墅区进行单镜头低空补飞。然后融合倾斜影像点云与机载激光点云建模,经过3种建模方案对比,融合建模的倾斜三维模型的位置精度和模型质量均最优。最后基于此模型进行测图。精度评定结果表明,城市复杂地形环境下在飞行方案和像控点布设合理的情况下,通过倾斜三维模型采集的数字地形图的平面和高程精度完全满足并优于深圳市1∶1000数字地形图动态更新的精度指标。     

地图质量评判的数学模型

应用数学分析方法建立一个地图质量模糊评判的数学模型，并用上述模型对１２幅地形图编绘质量进行评判，所得结果令人满意。     

西部基础空间数据质量检查与评价技术研究

针对西部测图工程,采用基于地理实体的质量检查方法,并利用云模型和粗集理论进行地图质量评价。首先分析西部测区特征,在此基础上建立数字线划图质量模型,进而总结质量元素及其相应的质量子元素。其次,归纳总结基本空间算子,形成具体检查规则。然后,根据粗集的属性依赖度计算各个质量元素和质量子元素的权重,接着对评语进行云模型化,根据X-条件云发生器和最大隶属原则判断地图等级。最后研制开发了质量检查、评价软件。实验证明,检查、评价方法可行,软件自动化程度高,并具有良好的交互性。     

地图注记质量评价模型的研究

抽象出冲突、压盖、位置优先级和关联性4个基本因素,通过建立评分体系,构造地图注记的4因素形式化质量评价模型.同时,介绍该质量评价模型在地图自动注记系统MapLabel中的应用情况和实验结果,说明此模型的合理性和有效性.     

土地利用图中线状要素综合的质量评价

作为土地利用图综合的一个重要组成部分,线状要素综合质量的好坏对于有效提高自动制图综合的正确率具有重要意义。本文基于模糊综合评判理论对土地利用图中线状要素的综合进行了质量评价。首先,基于制图综合约束,确定评价指标体系,组成评价因素集;其次,在确定评判集和权重集的基础上,建立线状要素综合质量评价模型;最后,利用试验验证了评价方法的有效性。该研究为客观评价土地利用图中线状要素的综合质量提供了新的思路。     

数字孪生技术在小型水库管理中的应用初探

针对我国小型水坝存在的安全隐患问题,本文基于数字孪生技术提出并构建了小型水坝数字孪生动态监管云平台,论述了小型水坝数字孪生平台建设思路。首先基于物联传感设备实现雨水情、坝体安全感知,然后通过构建室内外一体化精细三维模型搭建统一时空数据底座,实现视频监控与三维模型的融合,最后基于AI技术实现入侵检测,构建小型水库动态监管云平台。数字孪生技术能够为水库大坝提供全面的实时监测信息,实现实时连接与动态交互。本文初步探讨了数字孪生技术在水库大坝管理中的应用,可为小型水坝状态感知与安全管理提供参考。     

DLG数字产品的质量评定研究

随着信息化的发展,地理信息数字产品的质量特点发生了质的变化,如何科学评定DLG数字线划图的质量是本文探讨的重要问题。本文提出应用模糊数学理论,用模糊综合评价法评定DLG数字产品的质量,并且建立了该方法的数学模型,确定了质量评价体系的指标因素和权重等。结合具体实例详细阐述了DLG数字线划图的模糊综合评价方法,进一步验证此方法行之有效。     

地图数字化的模糊性分析及质量评定

由于数字化过程的复杂性以及人们认识客观事物的有限性,地图数字化会产生模糊不确定性。从地图数字化所涉及的数据来源、硬件、软件以及人员等因素出发,详细讨论了由它们带来的模糊不确定性。运用模糊综合评判方法,在已有的基础上,加入数据来源、软、硬件和人员的模糊性评判因子以及权重,对数字化产品进行合理的质量评析。