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961.
车道线是自动驾驶高精度地图的组成部分,利用车载摄像头和激光雷达提取车道线的研究已经比较深入。本文探讨了利用高分辨率遥感影像提取车道线的方法。首先依据直方图原则选取合适的阈值进行二值化分割,其次利用道路中线形成的缓冲区去除道路范围外的要素,然后利用形态学算子去除噪声,最后利用方向和面积因子提取不同的车道线。该方法可以降低数据采集的成本,提高采集效率。 相似文献
962.
大规模海量三维模型数据网络传输和终端可视化是面向Web的三维GIS应用关键技术。本文提出将三维模型自适应面删除简化算法和地形模型单面片自动生成算法相结合,实现大批量构建面简化LOD (层次细节模型)模型库自动建库,有效解决了海量高精度、大范围三维模型面向Web的三维GIS应用问题。研究成果在天津市网络三维数字城市规划管理系统项目中成功进行试验,效果显著。 相似文献
963.
“数字衡阳”市县一体化大数据与地理信息公共服务云平台建设项目,实现了市县地理信息一体化管理、共享和协同服务,制定了完整的市县一体化标准体系,创新了基础地理信息数据生产和管理机制,创建了基于标准体系的“一键成图”技术。大幅提升了地理信息共享应用的效益,降低了县级地理信息应用技术门槛,为全国其他地区数字城市建设提供了可借鉴、推广的经验。今后将进一步实现数据成果在各行各业的快速应用,产生更好的经济效益和社会效益。 相似文献
964.
针对基础地理数据更新需求,为了免去外业布设控制点,减少内业刺点工作量,提高控制点精度、密度,提出了一种基于已有DOM和DEM数据,利用IPS软件和辅助软件,实现高精度自动刺像控点的方法。将已有DOM根据具体匹配需求裁切,裁切后的DOM和像片同时加载到IPS中进行同名像点匹配,根据DOM的地理参考、匹配点像平面坐标、TFW头文件及DEM共同解算出匹配点的物方坐标。通过平差探测和目视检查剔除错误点,改变匹配点属性为控制点,即完成了控制点刺入工作。之后可在IPS中继续完成空三处理、地理信息产品制作等,也可导出、转换为其他软件的文件格式,供后续处理使用。 相似文献
965.
966.
当前,我国正在加快城镇化进程,新型智慧城市的建设对城市时空信息基础设施建设提出了更高的要求。为了充分展示我国城市发展现状和满足城市建设需要,新世纪版《国家普通地图集》专门设计和编制了城市图组。城市地图存在资料复杂、内容广泛、形式多样、标准不一、语义不清等问题,项目组采用数据挖掘、深度学习、语义空间匹配、粗差数据发现、数据检核等技术手段,对多元时空数据进行融合及综合处理,同时依据制图综合处理原则与专家经验,结合自动缩编和增量更新技术,生产图幅数据并建立图形数据库。然后采用数据库驱动制图技术,基于图形数据库和符号库实现自动配图,最后通过人工处理少量的协调关系和地图美化,制作完成城市地图。 相似文献
967.
针对当前水深自动选取中水深点与岸线的协调匹配问题,提出了一种与岸线协调的水深自动选取方法。通过分析资料水深点与岸线的平面位置关系,提取出与岸线协调的待选水深点;从航海安全角度考虑,优先选取浅水深点;在此基础上,分别定义水深点与岸线弯曲处、平直处的协调度,并建立协调度评估模型;通过定量计算协调度,选取出与岸线协调匹配的水深点。实验结果表明,所提方法能在岸线弯曲处优先选取出协调的水深点,同时能保证在岸线平直处附近所选取的水深点分布合理;所提方法能够较好地考虑水深点与岸线的图上位置关系,避免水深注记中断岸线、水深注记"上陆"的情况出现。 相似文献
968.
地图综合知识的获取方法与应用策略分析 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了空间数据和空间知识一体化的管理模式和地图综合智能体的组织方法,以便解决知识推理和算法模型的集成问题。在介绍了常用的知识获取方法的基础上,分析了地图综合知识获取的智能增强法、人工神经网络方法和空间知识的获取方法。 相似文献
969.
地质工程自动监测硬件系统若干技术问题 总被引:1,自引:0,他引:1
地质工程自动监测系统具有监测对象信息变化差异大,监测环境恶劣等显着特点。其硬件系统须具备监测范围广,抗干扰能力强,抗雷击等特殊功能。同时,为了适应现代化工程建设的要求,还应具备先进的智能化和网络化等功能。为此,本文对地质工程自动监测系统的功能和组成、当前的发展趋势及所涉及到一些关键硬件技术问题展开了讨论,着重总结了作者有关地质工程自动监测硬件系统关键技术问题的研究。最后介绍了作者为五强溪水电站边坡工程建立的自动监测系统,以及该系统双端防雷保护和模块化信号调理等难题的解决。 相似文献
970.
《海洋技术学报》2021,40(2)
快速准确地掌握紫菜筏架的个数和面积可为海域管理和海洋行政执法等提供决策支持。本文以连云港市紫菜养殖筏架为研究对象,利用Landsat-8卫星影像,采用分区域归一化植被指数(Sub-regional Normalized Difference Vegetation Index,SR-NDVI)和中值滤波(分别利用蓝光、绿光和红光波段)两种方法,开展紫菜筏架自动提取研究,并以无人机影像对实验结果开展精度验证,针对不同水深区域,从识别个数、面积和方法 3个角度进行比对分析。研究结果表明:浅水区SR-NDVI方法识别面积精度优于中值滤波方法,深水区恰恰相反;深水区水质稳定、受环境因素影响较小,提取精度较高,4种实验识别紫菜筏架误差均优于2个筏架,而浅水区提取精度相对较差;同时浅水区还存在较为严重的"筏架相连"现象。 相似文献