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.     

高分辨率航空影像建筑物垂直边缘线提取技术研究

高分辨率航空影像建筑物垂直边缘线的提取在获取建筑物高度信息和检测建筑物过程中可以发挥重要的作用。分析建筑物垂直边缘线在遥感影像上的特性,在遥感影像边缘检测和细化基础上,利用带约束条件的Hough变换实现建筑物垂直边缘线的提取,通过实验验证该方法的可行性。     

指数平滑与曲线拟合模型在沉降监测中的应用

通过分析建筑物沉降监测数据的特点,采用了指数平滑和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现了两种数据处理模型的建模过程,并用于建筑物沉降量的实际预测,验证了模型的可行性。     

大城市地区高分辨率卫星立体影像几何定位研究

高分辨率卫星遥感是卫星遥感的重要组成部分.高分辨率卫星搭载的传感器可以获取同轨和异轨立体影像,实现地面目标的3维重建.随着城市的不断发展,高分辨率卫星影像在城市地区的应用需求越来越大.     

建筑物接地阻值与等电位连接

1建筑物接地的有关概念 把建筑物的引下线与接地装置连接起来,称为接地。建筑物接地是保证人身安全及建筑物内电气设备正常工作的重要部分,也是防雷技术最重要的之一。     

优化组合模型在建筑物基坑沉降预测中的应用

为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。     

三维激光点云数据在城市建筑物高度监测中的应用

三维激光扫描技术是一种新型的测绘技术,为高时空分辨率全球空间数据信息获取提供了一种跨时代的技术手段。本文探讨了利用三维激光技术获取的点云数据,在地理国情监测中城市建成区城市建筑物高度监测中的应用,阐述了其技术流程和分析方法。与传统的测量方法相比,该方法具有工作效率高、测量精度高的优点,对于相同的测绘类项目具有较好的借鉴意义。     

典型矿业城市建筑物抗震安全性能调查与分析——以铜陵市为例

针对矿业城市长期矿产资源的开发,产生的一系列矿山地质环境问题,严重影响城市建筑物抗震性能的情况。以铜陵市为例,通过对铜陵市建筑物抗震性能开展全面普查,掌握建筑物抗震基本情况,研究了矿业城市滑坡、崩塌、泥石流、采空塌陷、岩溶塌陷等典型地质灾害对建筑物抗震性能的具体影响,提出加大棚户区改造、开展土地利用防灾适宜性评价、建立地质灾害监控体系等对策建议,对提高矿业城市抗震设防工作有实际意义。