数字测图原理与方法实践教学

实践教学是数字测图原理与方法课程的重要组成部分,是理论教学的拓展和深化.实践教学是巩固、检验理论教学成果的有效方式,是学生进一步理解和掌握所学知识、培养独立分析、创新性思维和动手能力、解决地形测图中实际问题的重要手段.从实践教学的目标出发,科学合理的安排实践教学的内容,以河南省实验教学示范中心建设单位为依托,灵活运用教...     

基于点云数据的地貌要素自适应提取方法

利用改进的各项异性扩散滤波算法模型得到高精度DEM数据,采用先内插跟踪、后拟合的方法,利用检校改正后的点云数据与航空影像,并结合地形特征点和特征线构建高精度DEM及地貌要素(等高线快速生成、高程注记点)自适应提取的生产技术流程,为LiDAR技术应用于基础地理信息数据获取与快速更新提供技术依据和参考。     

无人机实景三维建模在水利BIM中的应用

为满足水利工程全生命周期管理需求,提出了利用无人机单镜头大重叠摄影与多角度倾斜摄影联合作业模式,对河南汝阳前坪水库水利工程进行实景三维建模,建立了一套水库粗模和精模快速三维生成的技术流程,研究成果可为水利工程投资分析、工程设计、施工与安全质量管理、库区移民等基于BIM技术的水利工程全生命周期管理提供技术支持。     

顾及道路多限制因子的最优路径规划研究

针对实际情况中最优路径选择不仅需要符合路径长度最短,而且还要满足其他限制因子等问题,本文在Dijkstra算法基础上,提出在弧权值中引入道路的通行高度与宽度、限速、单行道等多限制因子的最优路径计算方法,并利用Map X和Visual C++对Dijkstra算法进行改进,通过深圳市龙岗区部分地区道路进行实例验证,结果证明了本文算法的有效性。     

语义服务支持下的地理协同设计研究

网络技术与信息服务技术的进步使网络环境已成为信息共享与协同工作的平台。在地理信息服务技术的支持下,如何有效进行协同地理设计将成为地理设计研究的热点。本文提出了基于语义服务的分布式地理协同设计模式,并从数据协同、设计协同、语义共享与协同感知等方面进行了剖析,在此基础上,对地理设计中语义服务作了进一步的探讨。     

SHAPE与DWG数据格式转换方法及在地理国情普查中的应用

生产实际中经常需要在SHAPE数据与DWG数据之间进行格式转换,尤其是图形数据和属性数据的同步转换,但AutoCAD和ArcGIS均未提供这两种数据格式之间的转换工具,而且目前尚没有成熟的软件或工具能够进行直接转换。本文基于VC++2005平台和ObjectARX SDK开发环境,在AutoCAD 2008平台上进行了二次开发,完成了在AutoCAD平台下直接读取SHAPE数据的图形和属性,处理并保存为DWG格式,实现了图形数据和属性数据的无损转换,并在河南省第一次全国地理国情普查工作中进行了规模化应用,取得了良好的效果。     

三轴刚体地球自转的动力学方程

整体地球自转动力学理论的研究一般是在旋转对称模型基础上进行的,但实际上地球是一个非旋转对称的椭球体,因此,三轴地球模型的自转理论研究具有一定的意义。在刚体地球自转Euler动力学方程的基础上,结合物理学中的空间自由旋转物体(如陀螺)的运动学方程,在极移平方量级的精度上给出适用于地球自转研究的三轴刚体地球自转的动力学方程,同时也给出求解三轴刚体地球自由摆动的两种方法,即椭圆积分方法和椭圆函数方法。最后得出旋转对称地球自转是三轴地球自转在极移量级情况下的一种特例,且三轴刚体地球模型不可能出现第二自由摆动的结论。     

双状态机的自适应步态检测算法

针对步态检测算法无法适应于不同的运动状态、不同传感器姿态问题,该文提出基于双状态机的自适应步态检测算法,该方法在原算法基础上利用最大整体加速度阈值对状态机进行状态分割,并利用时间阈值和整体加速度阈值对状态机进行二次判断。通过四类步态检测算法的比较实验,常规峰值检测算法、状态机步态检测算法在行人行走状态下步态检测精度均优于99%,而在行人跑步状态和行走+跑步状态的步态检测精度仅为60%和70%,无法适应行人的不同运动状态;本文算法在不同行人运动状态、不同传感器姿态下均具有较强的适应性和可靠的步态检测正确率。     

一种改进三维块匹配的SAR图像去噪方法

针对BM3D算法对合成孔径雷达图像的乘性相干斑噪声抑制导致图像细节信息丢失的问题,提出一种改进相似性度量的BM3D算法.在对相干斑噪声模型分析基础上,采用对数变换使BM3D算法适用于SAR图像去噪,并从相似图像块划分的权重计算方法入手,引入皮尔逊相关系数改进相似性度量准则,从而提升相似图像块匹配准确度.实验选取永城部分地区Sentinel-1A影像数据,并对该算法和其他几种滤波算法进行了对比分析,结果表明本文算法能有效去除斑点噪声,同时保留图像边缘细节信息.     

基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法

本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究。通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征。结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78%,小麦分类精度为98.33%;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96%、2.55%;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率。