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AbstractSmart city is the development of digital city; as its main supporting technology, the digital city geo-spatial framework has to be upgraded to the temporal-spatial information infrastructure (TSII). First, this paper proposes the concept and basic framework of smart city and defines the concept of TSII – processes, integration, mining analysis, and share time-stamps geographic data – and the related policy, regulations and standards, technology, facilities, mechanism, and human resources. The framework has four components: the benchmark of time and space, temporal-spatial big data, the cloud service platform and the related supporting environment. Second, the temporal-spatial big data and cloud service platform are elaborated. Finally, an application of TSII constructed by the Xicheng District Planning Bureau in Beijing is introduced, which provides a useful reference for the construction of smart city. 相似文献
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利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型(Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network, SEF-Net),用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率(91.97%、92.07%、93.97%),精确率(91.12%、98.37%、97.88%),准确率(89.56%、95.07%、94.06%)和F1分数(91.54%、95.12%、95.88%)均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。 相似文献
197.
针对三维道路场景中多条道路交叉时出现的单纯重叠问题,基于开源三维图形渲染引擎OSG(OpenSceneGraph),提出一种三维道路交叉口的自动检测与建模方法。该方法通过分析道路矢量数据的存储特点及道路交叉口的设计规范,快速获取交叉口区域并识别其所属类型,结合计算机图形学和OSG场景渲染技术实现道路交叉口的自动建模。试验表明,该方法有效地解决了三叉型、四叉型、环岛型和分离式立体交叉口的一键式生产,无需人工干预,为未来大数据三维道路场景的快速构建奠定基础。 相似文献
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