基于数字视频数据的地理信息的提取与空间分析研究

视频数据的地理信息提取最大问题在于动态视频图像精度的精准捕捉以及实时存储处理,针对该问题,提出一种以运动向量为基底的影像式背景模型建立架构,提供外型准确完整的移动物体图像捕捉数据,同时结合动态视频捕捉的图像,采用霍夫变换、直线拟合与线段分割等步骤提取目标物的边界线段,从而获得目标物的地理信息,通过验证视频图像地理信息提取结果,可以发现本文视频动态图像地理信息数据提取技术具有较高的准确性和可靠性。     

工程控制网信息管理与可视化方法研究

详细介绍工程控制网信息管理的内容和方法,探讨测量控制点可视化的方法和关键技术,并利用工程实例验证该方法的使用效果.     

重庆万州区山地分类定量化研究

文章在GIS技术支持下,基于水文分析模型,通过DEM数据,结合山地综合分类模型,以重庆市万州区为例,对山地进行定量化分类研究,结果表明:以负地形洼地贡献区域作为山地相对高程的起算面,完全摆脱了人为因素的影响,解决了一直以来难以确定山地相对高度起算范围的难题;以负地形洼地深度作为山地相对高程是正确可行的,且能快速获取山地的相对高程;以山地表面积代替投影面积计算山地率更切合实际.     

基于偏最小二乘算法的ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３卫星钟差短期预报

针对机器学习算法在卫星钟差短期预报应用中训练数据量最佳确定、算法有效性评估研究较少的问题,以 武汉大学ＩＧＳ数据中心连续１５ｄ３３颗事后ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３精密卫星钟差产品为例,基于钟差相位数据的偏最小二乘 （ＰＬＳ）、基于钟差相位数据一次差分的偏最小二乘（ＤＰＬＳ）、长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）模型进行了ＢＤＳ－２／ＢＤＳ－３卫星 钟差短期预报。实验结果表明：首先,选择第１５天数据为测试样本,前１４天距第１５天最近的连续ｎ　ｄ数据为训练 样本时,ｎ 为８时,ＰＬＳ模型预报性能达到最优;ｎ 为１、３、８时ＤＰＬＳ预报性能达到相对最优;ｎ 为１１时ＬＳＴＭ 预报 性能最优;ＰＬＳ、ＤＰＬＳ模型的预报效率较优,而ＬＳＴＭ 预报效率较差,最大预报耗时分别为０．２５ｓ、０．９０ｓ、 １９８．６５ｍｉｎ;随着测试样本的增加,ＬＳＴＭ 模型的预报耗时显著增加,而其他两个模型预报耗时基本没有变化;其次, 连续１４ｄ的短期预报（当前１天为训练样本,后１天为测试样本）结果表明,ＤＰＬＳ较ＰＬＳ与ＬＳＴＭ 模型,６ｈ预报时 长下,均方根误差（ＲＭＳ）分别提升了３１．２６％、３９．６６％,极差（Ｒａｎｇｅ）分别改善了２６．３４％、４０．３０％,２４ｈ预报时长 下,ＲＭＳ分别提升了３３．４８％、４２．６８％,Ｒａｎｇｅ分别改善了２９．７７％、４２．９５％。     

多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法

提出一种基于多尺度特征融合的建筑物提取方法,结合新的网络DenseASPP-UNet,以实现影像多尺度特征的融合,进而高精度提取建筑物.通过Inria开源建筑物航空影像数据集进行验证,表明DenseASPP-UNet相比其他深度学习方法建筑物提取精度有很大的提升.     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.      

浅谈基于ERDAS IMAGINE软件的几何精纠正方法

随着遥感技术日新月异的发展,它在各个领域的应用已经越来越广泛。目前市场上遥感软件的种类很多,比较具有代表性的软件为美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。遥感图像的几何精纠正是遥感图像分类、专题制图的基础,也是遥感应用研究的基础。本文正是基于ERDAS IMAGINE软件浅谈遥感影像的几何精纠正方法。     

基于MAPGIS的市政设施数据模型研究

本文主要介绍了市政基本设施的组成,提出了基于MAPGIS基本数据组织的市政设施数据模型,并讨论了市政设施数据模型的实现。从而,利用该数据组织模型可实现城市级的市政设施管理的综合集成与共享,提高市政设施管理和养护水平。     

一种基于知识的航空影像中道路半自动提取方法

利用线特征算子和多种线状地物跟踪方法建立了一种基于知识的航空影像中道路半自动提取方法。该算法计算量小 ,判断速度快 ,准确率较高 ,并且有较好的适应性。试验表明这是一种良好的道路提取方法。