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靳镜宇 《测绘与空间地理信息》2015,(3):137-138
针对新疆1∶50 000海量分幅DLG数据整合拼接及接边融合问题,介绍了如何利用可视化编程处理软件FME,程序化实现快速拼接海量分幅DLG数据和处理DLG数据存在的接边处拓扑关系错误,尤其解决如面状房屋、植被和地貌面状接边处存在的重叠和空隙问题。为分幅DLG数据接边处理提供一个很好的解决方案。 相似文献
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通过对国家1︰5万DLG更新数据的生产实践,提出在ArcMAP中利用TIN检查1︰5万DLG数据等高线点线矛盾的方法,文中详细探讨了检查的基本原理、思路以及在VB.NET中代码实现的过程。 相似文献
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王晔 《测绘与空间地理信息》2016,(11)
大连市测区1∶10 000图库一体化DLG数据成果在EPS2008地理信息工作站平台上生产与检查,用ArcGIS及Geo Way数据质检软件进行最终检查,本文以大连市1∶10 000图库一体化DLG数据成果为研究对象,总结图库一体化DLG数据的特点,基于图库一体化DLG数据从生产过程对质量控制检查的内容、方法、方式及管理体系进行探讨。 相似文献
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利用三维激光扫描技术测得的建筑物点云数据能够较清晰地表示建筑物的三维空间信息,提供高精度、高密度的建筑物表面描述。点云本身不直接显示自身所包含的特征信息,在进行局部形变提取时,需要进行点云分割工作。现有的应用于建(构)筑物的分割算法大多依赖于建(构)筑物特征设定突变阈值,当遇到复杂场景时,这些假设往往会导致错误。随着机器学习在点云处理领域的延伸,建(构)筑物点云数据边界的识别和分割有了新的实现思路。本文以某矿区工作面上方铁路桥两期三维激光扫描数据为例,采用神经网络方法对桥拱钢结构实行分割提取,在对1000万个标记桥梁点云数据进行训练后,神经网络模型可以学习操作人员识别点云中各点的属性并进行标记,并提取两期数据中的钢结构点云;对使用神经网络分割出的桥拱钢结构点云进行分析,通过对钢结构底边线进行特征线拟合、长度提取,计算钢结构的位移及拉伸量,并结合桥拱位移、形变量分析桥梁形变。研究表明:使用神经网络模型对标记数据进行训练可以有效识别建(构)筑物特征,并应用于建(构)筑物局部形变分析。 相似文献
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随着测绘技术的不断进步,GPS实时动态定位技术(RTK)在测绘领域的应用日益广泛,而基于VRS(虚拟参考站Virtual Reference Station)技术的出现,更是为RTK测量提供了新的技术平台,给测量行业带来了革命性的变化。本文结合实例简要介绍了基于VRS的RTK在测绘领域的应用,阐述了其优越性和不足之处。 相似文献
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邓军 《测绘与空间地理信息》2015,(8)
根据固体潮理论,利用IERS 2003规范,计算中国部分IGS站的固体潮位移改正,分别对加入和不加入固体潮位移改正,对测站坐标的影响进行计算和比较分析。结果表明,固体潮改正对测站坐标径向影响明显,其他方向不太明显。 相似文献
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史磊 《测绘与空间地理信息》2009,32(6):153-155
MapInfo MapX是一个用来做地图化工作的OCX控件,它提供了一个最简单和最节约成本的方法,用来将地图化功能嵌入到新的和现有的应用中.MapX支持Windows环境下绝大多数标准的可视化开发环境,可以被快速集成到使用Visual Basic,Power-Builder,Delphi,Visual C++或其他面向对象的语言的客户端应用程序以及Lotus Script的Lotus Notes(v4.5)中.本论文介绍了利用快速开发工具MapX并结合Visual Basic应用程序来实现基于MapX的地图制图和空间分析,利用计算机对信息的快速处理,为使用者提供了一些必要的、有价值的参考,通过本软件可以使开发人员在他们熟悉的环境中更好地通过应用程序来访问地图数据. ws环境下绝大多数标准的可视化开发环境,可以被快速集成到使用Visual Basic,Power-Builder,Delphi,Visual C++或其他面向对象的语言的客户端应用程序以及Lotus Script的lotus Notes(v4.5)中.本论文介绍了利用快速开发工具MapX并结合Visual Basic应用程序来实现基于MapX的地图 图和空间分析,利用计算机对信息的快速处理,为使用者提供了一些必 相似文献
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地学信息图谱具有图形与谱系的双重特性,是显示和揭示地球系统各要素和现象时空变化规律的一种手段与方法.在GIS支持下,以宁夏固原县为例,利用其1990年和2000年两期土地利用类型图作为主要信息源,探讨景观图谱分析方法. 相似文献
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介绍LiDAR技术的国内外发展情况,围绕LiDAR数据后处理软件的应用,详细论述了数据处理流程,特别针对LiDAR数据特点和处理技术难点提出笔者的看法. 相似文献
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GISCloud是建立在云计算基础上的GIS系统,能够高效地进行数据管理并为用户提供稳定可靠的GIS服务。GISCloud以海量的地理空间信息数据作为基础,通过云计算来进行海量数据的处理。针对GISCloud的数据存储和访问需要,提出了区域化网络拓扑结构:云由多个区域化后的子网构成,无网络中心;子网内采用区域子网中心节点来进行管理,并可进行扩展。区域化网络拓扑以GIS数据特征及其交换方式等为核心将分布式拓扑结构与集中式拓扑结构结合在一起,从而构建出高效稳定可靠的GISCloud基础网络。 相似文献
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