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171.
基于立体相机的三维场景建模   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出一种基于立体相机的三维场景快速自动建模的方法。首先研制一个数据获取硬件系统,即立体相机系统,通过该系统同时获取被摄物体的三幅影像,进而建立局部模型,并利用一种整体平差优化的方法,将所有的局部模型统一到一个坐标系下,最终建立整个场景的三`维模型。实验结果表明,该方法具有同激光扫描相同的功效,但是成本较低。另外,由于它是基于影像的,纹理数据可以从原始影像中提取,所以可以方便快捷地建立逼真的三维场景模型。  相似文献   
172.
基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.  相似文献   
173.
基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。  相似文献   
174.
基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。  相似文献   
175.
期刊博览     
《中国测绘》2008,(5):88-88
太湖藻类的遥感监测研究;数字图像融合技术在摄影测量中的应用;网络环境下分级统计地图可视化;数字油藏空间数据挖掘与知识发现框架设计;国内外三维导航的发展现状。  相似文献   
176.
汝阳付店一带铅锌矿赋存于中元古界熊耳群地层中,赋矿地层主要为熊耳群鸡蛋坪组,矿体严格受断裂破碎带控制,含矿断裂带产出有三种方式。总结出区内8种找矿信息。在系统研究成矿地质条件、地球化学及地球物理综合信息的基础上,归纳并提取了控矿地质因素和物化探找矿标志,从而建立了该地区铅锌矿的地质-地球物理-地球化学找矿模型。  相似文献   
177.
印度空间研究组织准备打造“地球”(Bhuvan)工程.发布比“谷歌地球”分辨率更高的网络地图。  相似文献   
178.
变形分析的神经网络技术应用实例   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡伍生 《测绘工程》2008,17(3):37-40
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。  相似文献   
179.
网络导航中基于SVG的地理空间数据组织与传输   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍网络导航服务系统,通过对MapX Mobile、ArcPad和SVG的地理空间数据组织的比较,得出基于Mobile SVG的地理空间数据组织方式优于其它两种组织方式。它不但适合网络导航服务系统的数据交互操作,而且同一图幅的数据量也明显少于MapX Mobile、ArcPad两种格式的数据。然后利用gzip软件包对数据进行压缩,减少数据传输所需的时间。  相似文献   
180.
基于退火BP神经网络的GPS高程转换   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。  相似文献   
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