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为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。 相似文献
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利用Google SketchUp三维建模软件,以中南林业科技大学东园校区为例详细介绍了三维可视化的制作过程,包括导入SketchUp中1∶500校园地形图、三维模型的建立、模型的贴图、校园道路绿地的制作以及校园三维动画的制作和配音,体现了Google SketchUp在校园景观制作方面的强大功能和特点。建立虚拟校园用到的主要数据有1∶500的地形图、地物的纹理图片。 相似文献
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一种裸露土壤湿度反演方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。 相似文献
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在分析现有滤波算法的基础上,结合数据驱动和模型驱动式算子各自的优点,提出基于点云空洞修复和TPS变形模型的数学形态学机载LIDAR点云滤波,该方法首先提取和修复由水域造成的大面积点云空洞,采用多尺度形态学开算子作用于修复的数据,得到近似裸露地表面;然后利用2D空间的TPS变形模型,以近似地表面为基础,插值原始点云,根据插值与原始点云高程的差值大小去识别地面点和非地面点。通过定量分析,验证该方法不仅有较高的滤波精度,而且也能较好的保留裸露地表的细节特征,同时该方法有助于辅助人工处理,提高数据处理的质量。 相似文献
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大数据技术中的一个难点是如何统筹多源异构的数据。在多源数据协同定量遥感产品生产系统中,不同传感器数据的协同使用为生产系统的各个环节都带来了许多的问题,例如异构数据文件的统一表示和调度,繁杂生产流程的统一抽象等。领域驱动设计是一种应对软件核心复杂性的设计方式。领域驱动是指在设计过程中经过不断的迭代,逐渐提炼出一套灵活优雅的领域模型。领域模型专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系。本文在不断实践的基础上提出了一组较成熟的领域模型,该模型用一种统一的方式解决了多源数据协同生产系统中各方面的问题,并显著地降低了系统集成的难度和工作量,且为新数据源的加入预留了灵活性。 相似文献
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影像目视判读常会遇到山脊与沟谷的凹凸感与现实相反的反立体现象。消除反立体现象,能有效提高非专业人员对遥感影像的正确使用。立足于反立体现象的成因,本文采用地形正规化模型来校正影像的反立体现象,推导出Lambertian、Cosine-Civco、c校正、b校正这4种地形正规化模型的反立体校正式;对这4种地形正规化模型的反立体校正效果进行了对比,并且与其他5种校正法也进行了对比。通过3个实验区的校正发现,这4种地形正规化模型均能校正反立体现象,但校正影像存在色调偏差;Lambertian、Cosine-Civco的反立体校正影像立体感较强,但影像色调改变较大,视觉效果偏差;c校正、b校正的校正影像在视觉效果和定量指标上都比较接近,基本保持地物光谱信息,校正效果相对较好。从定量指标来看,b校正的反立体校正影像的各指标值整体最小,一定程度代表b校正能取得相对较好的反立体校正效果。与其他方法的对比表明,c校正和b校正的反立体校正不局限于波段个数,在有效消除反立体现象的同时,能相对较好的保留地物光谱信息,有利于影像的定量应用。 相似文献