全国第二次土地调查数据库建设中并行线状地物的处理方法探讨——以成都市新都区为例

以成都市新都区第二次土地调查实践为例,分析在数据库建设中并行线状地物会产生的问题,并提出解决方法以及注意事项,以期为在土地调查中进行数据库建设时遇到此类问题提供一种解决方法参考。     

在FeatureOne中创建地物符号

FeatureOne软件地物符号库主要是基于国标符号建立的,有一定数量的军用符号是没有或与军标不相符的。本文运用实例详细介绍了在FeatureOne软件中创建点状符号、线状符号和面状符号的方法。     

西藏自治区土地调查外业技术方案探讨

以全国第二次土地调查规程等为依据,结合调查区实际情况,针对某些普遍存在的地类,在二级分类的基础上,进行三级分类,可以客观、真实、详细地反映当地地类分布;采用扩大零星地物概念外延的方法以提高重要地类的表示,使得土地调查成果更好的服务于当地经济建设和土地管理。     

加入地物倾角分析的LiDAR回波强度校正

LiDAR回波强度数据的校正处理可以提升其在地物分类识别方面的利用价值。本文研究发现倾斜地物(如三角形、拱形房顶等)的自身倾角会改变激光反射角进而影响回波强度,而现有归一化校正模型缺乏对地物倾角的计算分析。随后结合LiDAR数据的采集方式和特点,以及倾斜地物的结构特征,提出了一种加入地物倾角计算的改进型归一化校正算法。首先,对激光点的回波强度值进行基于传输距离值的初步校正;然后,以平面距离值、高程、回波强度值差异为参考,判定激光点是否属于同一倾斜地物,若满足条件,则计算出激光点的趋势角,并依据制定的判定规则确定趋势角的正负;最后,将趋势角计算结果与扫描角数值结合计算出对应的反射角,并重新对回波强度值进行计算校正。实验表明,蓝铁皮材质的三角形、拱形房顶的回波强度值范围和均方差缩小,且采集的8种地物样本的回波强度均值的差异性与激光反射率测量结果基本一致,说明该算法能够有效识别具有一定面积且材质均一的倾斜人工地物并计算修正其自身倾角对回波强度带来的影响,从而进一步提高基于回波强度值的地物可分性。     

基于Transformer的成都市地物分类技术

常用的人工判读方式需要耗费大量的人力资源,成本高且周期长。针对这些问题,基于视觉Transformer的深度学习网络模型对成都市重点区域开展典型地物要素分类,智能提取耕地、林地、道路、大棚、水体等8类地物的分布情况,并通过规则化算法对建筑提取结果进行优化。实验结果表明该方法的分类精度达到84.25%,较U-Net、HRNet、DeeplabV3+分类精度更高,且对成都市约6 400 km²重点区域的分类时间约为2 h,具有较高的精度和效率,能够辅助成都市高效率、大范围、高频次的监测重点区域地物。     

汉代的军事地图

由于军事上的需要,我国汉代军事地图在精度、绘制层次安排、标绘符号设计、地物要素符号颜色配置、注记使用,以及作战思想与地图表示的统一性等方面,不仅在当时是地图绘制的最高水平,在今天看来,其绘制水平和符号设计也令人惊叹,充分显示了我国古代军事地图绘制领先于世界的辉煌成就。     

基于支持向量机的雷达地物回波识别研究

多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）识别雷达地物杂波的方法,2013年6-8月对安庆和常州两地的CINRAD/SA雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANNs）识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。     

面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取

为了快速准确获取煤炭矿区的地物信息,以达到辅助安排和部署矿区安全生产工作的目的,采用无人机低空遥感拍摄的方式获取了矿区内的高清影像数据,并提出一种基于面向对象和深度学习的矿区无人机影像地物提取方法.首先利用面向对象的分类方法配合人工校正,制作用于深度学习语义分割的标签,再采用FCN-32s,FCN-8s和U-Net 3...     

吉兰泰盐湖典型地物波谱反射率特征及其遥感解译标志

１９９７年８－９月期间,预外调查了吉兰泰盐湖及其外围的２５个典型地物,并对其实地进行了１０个通道的光谱反射率测试。根据吉兰泰盐湖地物地学特征,可将所测得的２筱典型地物分为５类：植被、基岩、水体、化学沉积物和松散沉积物,通过对５类典型地物波谱反射率特征及其影响因素的研究,并依据彩红外航空图象和ＴＭ标准假彩色的成象原理,建立了吉兰泰盐湖遥感解译标志。     

高光谱遥感技术在建 (构) 筑物震害识别中的应用

高光谱遥感作为20世纪空间对地观测技术重大进步的产物,通过其较高的光谱分辨率,为人们提供了丰富的地球表面信息,在各个研究领域得到了快速发展和广泛应用,并取得了卓越的成果。尽管高光谱遥感具有独特的优势,但是针对其在震害评估领域中应用的相关研究较少。本文在总结高光谱遥感的特征、优势及不同领域应用现状的基础上,开展了其在震害评估领域的应用研究。基于ASD地物波谱仪获取的建（构）筑物光谱曲线构建可用于震害分析所需的光谱特征库,对比光谱库中地物曲线之间的差异后,发现高光谱遥感在震害评估领域中的应用是可行的,因不同震害地物之间的光谱特征曲线存在差异,依据这种差异可区分不同的震害信息,从而对震害遥感图像进行精细分类。