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161.
针对三维建筑物屋顶和立面目标的自动提取难题,提出了一种利用倾斜影像生成的像素高度图来识别和提取三维建筑物目标的方法,根据高度图的梯度特征提取垂直立面目标,根据高度图的最大熵阈值特征提取屋顶目标。采用多角度面阵数字航空相机获取的倾斜影像数据进行实验,验证了本文方法的正确性与有效性。 相似文献
162.
遥感影像精准解译是遥感应用落地的核心和关键技术.近年来,以深度学习为代表的监督学习方法凭借其强大的特征学习能力,在遥感影像智能解译领域较传统方法取得了突破性进展.这一方法的成功严重依赖于大规模、高质量的标注数据,而遥感影像解译对象独特的时空异质性特点使得构建一个完备的人工标注数据库成本极高,这一矛盾严重制约了以监督学习为基础的遥感影像解译方法在大区域、复杂场景下的应用.如何破解遥感影像精准解译"最后一千米"已成为业界亟待解决的问题.针对该问题,本文系统地总结和评述了监督学习方法在遥感影像智能解译领域的主要研究进展,并分析其存在的不足和背后原因.在此基础上,重点介绍了自监督学习作为一种新兴的机器学习范式在遥感影像智能解译中的应用潜力和主要研究问题,阐明了遥感影像解译思路从监督学习转化到自监督学习的意义和价值,以期为数据源极大丰富条件下开展遥感影像智能解译研究提供新的视角. 相似文献
163.
164.
从实景三维建模到数字孪生建模是国家数字经济和智慧社会建设与发展的基本需求。本文探讨了实景三维建模和数字孪生建模的关键技术内涵,介绍了数字乡村、未来社区和智能铁路等典型应用场景。广域范围实景三维建模在低成本高效数据采集和智能化自动化三维精细建模与动态更新方面面临挑战,城市级或重大工程级的数字孪生建模在全要素整体性的表征数据与机理模型集成表达方面还存在关键技术瓶颈。测绘技术亟须多学科交叉融合创新,突破天空地有机协同实时动态获取多细节层级实景三维数据、智能化处理多专业多尺度多模态时空数据、不完备数据条件下复杂场景的三维实体化精细建模、表征数据与机理模型结合的全生命周期数字孪生模型动态构建等核心关键技术,形成通用地理空间智能,实现测绘技术的高质量发展和对经济社会发展不可替代的更有力的基础支撑。 相似文献
165.
166.
针对现有方法广域范围复杂地貌类型斜坡单元精细划分效率低的问题,该文提出一种顾及地貌形态特征的精细斜坡单元分区划分方法。首先通过典型地貌形态特征对广域范围进行分区,然后基于水文原理和AT最低成本搜索算法精准提取各分区内的斜坡单元,最后根据坡向圆方差对分区内的斜坡单元进行优化。采用四川省全域30 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据进行实验,根据地形起伏度和海拔高度将整个区域按6类地貌形态进行分区优化,在保持全域范围斜坡单元内部坡向均质性的同时,相较于常用的正反向DEM水文法划分效率提升了70.31%。与基于格网单元的滑坡易发性评价进行对比,基于该文所提取斜坡单元的滑坡易发性评价在精度上有4%以上的提升。 相似文献