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针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建4块匹配区域,根据每块区域的匹配点计算重心,以此4块区域的重心作为匹配基准点和基准方向,重约束初始匹配结果。通过多组面阵影像与线阵影像数据实验结果,验证了该方法的可行性和有效性,可为后续空中三角测量及相关应用提供可靠的匹配点。 相似文献
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传统的剖面图算法对地层尖灭、透镜体、地层缺失处理能力差,算法精度难以满足生产要求.针对该问题,笔者提出一种地层分布模型自匹配的地质剖面图构建算法.首先,构建了工程钻孔数据结构;然后,根据地层分布规律定义地层分布模式,并推导出各个模式下地层剖面线生长策略和规则,通过地层分布模型规则和匹配算法判断地层点的剖面线从属关系;最后,将剖面线点集连接成线,并进行标注与地图整饰.笔者算法克服了传统钻孔相邻连接造成的连续性差、一致性欠缺的缺点,能够对地质剖面的歼灭、透镜体、地层缺失现象有准确地处理.实验表明,采用本文算法所构建的地质剖面图能准确、高效地反映研究区域的地层分布,广泛适用于工程生产. 相似文献
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Doñana National Park is an area of approximately 500 km2 located on the SW coast of Spain that shows one of the greatest geoid gradients on the entire Iberian Peninsula, due to its peculiar tectonic characteristics. So, it is necessary to elaborate an accurate geoid model that can be used with GPS for precise surveying, since the existing ones are insufficient, due to their poor resolution and their limited adaptation to a small area with such a strong gradient. The least squares prediction method was tested in order to obtain the undulation from GPS/orthometric points. The results obtained were unsatisfactory because of the strong geoid gradient. In order to improve accuracy the remove-restore technique was used. Global geopotential model EIGEN-CG01C and a Digital Elevation Model (DEM) with a 25 × 25 m resolution and an accuracy better than 3 m were used. Thus, the final geometrical geoid obtained reaches the precision required by other disciplines (3 cm in any point within the Park). Particularly, the geoid model has allowed for the acquisition of a precision DEM that is essential to formulate a hydrodynamic model for the Doñana marsh functions. 相似文献
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大跨度悬索桥几何非线性主要来自3个方面:缆索垂度效应、梁柱效应、大位移引起的几何形状变化。鉴于地震波高频成分振幅大,低频成分振幅小的特点,很难对地震作用下大跨度悬索桥几何非线性的影响做出定性判断。目前大跨度桥梁的几何非线性研究主要集中在斜拉桥,且不同的学者得出了不同的结论。本文以逐级加大振幅的Ⅳ类场地多条地震波为激励,通过对称与非对称的2座典型大跨度悬索桥的几何非线性影响对比分析,探讨了几何非线性对大跨度悬索桥重要地震响应量的影响程度及其原因,并提出了相应的抗震设计参考建议。 相似文献
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基于磁偶极子模型的频率域电磁法仪器在进行大地探测的过程中,由于收发线圈的安装误差、晃动以及材料的几何形变等因素影响,收发线圈的位置及姿态角发生变化,从而产生几何误差,而几何误差的定量分析对频率域电磁法仪器在制作、野外实验操作以及校正方面均具有很强的指导意义。本文根据误差来源的不同,将几何误差分为一次场误差和二次场误差两类;通过引入一次场张量矩阵和二次场张量矩阵,基于均匀大地模型正演得到9种线圈架构接收线圈接收到的一次场及二次场,并以微分的方式定量地分析了9种线圈架构收发线圈位置及姿态角变化引起几何误差的变化特征。对9种线圈架构的几何误差分析可知:在几何形变引入的一次场误差中,仅有PERyz、PERzy线圈架构不包含位置变化的一次项误差,仅有VCA、VCP及HCP线圈架构不包含姿态角变化的一次项误差;在几何形变引入的二次场误差中,PERzx、PERxz线圈架构最大,而VCA、VCP及HCP线圈架构受高度及收发距变化的影响很大,需要实时测量并进行校正,VCP线圈架构受收发距变化以及姿态角变化的影响最小。 相似文献
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地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提... 相似文献