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实现海量卫星影像资料快速有效的管理,对开展大区域大数据量的生产任务具有重要意义。本文以天绘卫星影像数据为例,介绍通过自编程序读取关键信息,利用MapInfo软件实现海量影像数据快速有效的管理分析,解决现实生产中的难题。 相似文献
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南天 《测绘与空间地理信息》2019,42(3):182-184
利用无人机获取多视角的倾斜影像,结合自动三维建模技术,模拟地质灾害受灾情况,可以对受灾程度进行定性、定量分析管理,能够快速准确地评估受灾情况,为救灾工作提供决策支持。 相似文献
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潮汐对精密单点定位的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
基于IERS2003协议,介绍了地球固体潮,海潮,极潮等改正模型,叙述了各潮汐项改正步骤,分析了各类潮汐改正模型的量级及对精密单点定位的影响。 相似文献
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介绍了一种涵盖地籍管理过程且在实施过程中简单易行而有效的信息系统,为土地资源的合理开发利用和地籍信息的动态管理了新的途径。 相似文献
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Pattern recognition in road networks can be used for different applications, including spatiotemporal data mining, automated map generalization, data matching of different levels of detail, and other important research topics. Grid patterns are a common pattern type. This paper proposes and implements a method for grid pattern recognition based on the idea of mesh classification through a supervised learning process. To train the classifier, training datasets are selected from worldwide city samples with different cultural, historical, and geographical environments. Meshes are subsequently labeled as composing or noncomposing grids by participants in an experiment, and the mesh measures are defined while accounting for the mesh’s individual characteristics and spatial context. The classifier is generated using the C4.5 algorithm. The accuracy of the classifier is evaluated using Kappa statistics and the overall rate of correctness. The average Kappa value is approximately 0.74, which corresponds to a total accuracy of 87.5%. Additionally, the rationality of the classifier is evaluated in an interpretation step. Two other existing grid pattern recognition methods were also tested on the datasets, and comparison results indicate that our approach is effective in identifying grid patterns in road networks. 相似文献
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强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法.该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估... 相似文献