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针对"数字沈阳"三维地理信息系统中建模质量与建模效率相矛盾的问题,阐述了3DS Max与MultiGen Creator两种建模软件各自的特点,分析和总结了建模过程中需要注意的问题。结合沈阳三维地理信息系统,探讨了3DSMax与Multigen Creator两者相结合的综合建模技术,建立了沈阳市城市三维模型。 相似文献
152.
QuickBird影像的正射校正研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据现有的数据特点和项目要求,在Erdas软件中,对Quickbird影像提出了可行的正射校正流程,重点分析有理函数模型的数学推导和算法实现,最终解决在校正过程中遇到的问题。 相似文献
153.
对经典平差模型进行了较深入的分析和比较,在数学推导的基础上,附有参数的条件平差都可以转换成其他模型。在某种意义上说,附有参数的条件平差也可作为概括模型。 相似文献
154.
EGM2008的高程拟合模型在广西区域的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用广西2013年测量的部分二等水准测量成果,对EGM2008地球重力场模型1′×1′的模型进行检核,得到其在广西境内的高程异常差值为36.8cm。并选取了广西两个较有代表性区域的数据,使用多种G P S高程多项式拟合的方法以及基于EGM2008地球重力场模型的移去-恢复法进行实验研究,通过数据统计分析,最优拟合模型精度可达到5cm以内,对EGM2008地球重力场模型在广西的实际应用得到了一些非常有意义的结论。 相似文献
155.
156.
随着社会经济的快速发展,大型建筑物内部结构越来越复杂,室内空间的位置服务愈显重要。地标作为室内空间中的基础要素,能够帮助人们在室内认清方向和定位。但是,现有的室内地标的选取方式大多牵引于室外准则,未考虑室内POI独有的特点,导致所选取出的地标与用户的认知不匹配。针对这一问题,本文在室内空间POI显著度影响因素探究试验基础上,采用Fisher判别法(FDA)对试验数据进行语义信息量化、构建模型、模型回判和交叉互判处理,确定了室内POI显著度评价模型,并用于室内地标的提取。结果表明,建立的判别模型对室内POI显著度的判别和分级效果显著,选取出的地标能够与用户认知结果相一致。 相似文献
157.
位移模型是评估地震滑坡危险性的一种重要方法。作为位移模型主要输入的岩体参数,一般仅考虑岩体的岩性差异,而对岩体所在坡体赋存环境不同而产生的岩体强度空间差异性缺乏必要考虑,影响地震滑坡危险性评估的可靠性。本文基于汶川同震滑坡分析与影响因子定权研究,提出了一种基于位移模型且顾及坡体赋存环境的概率地震滑坡危险性评估方法,研发了基于ArcGIS的概率地震滑坡危险性制图模块,并以康定为例进行了应用试验。根据第五代中国地震动参数区划图提供的地震动峰值加速度,进行了常遇、罕遇地震场景下康定地震滑坡危险性制图。结果显示,相比于未顾及坡体赋存环境影响,本文方法能够识别出更多潜在地震滑坡危险区;在常遇地震场景下,康定部分区域为地震滑坡高危险区域,其分布主要受构造环境与降雨影响;而在罕遇地震场景下,康定受地震影响的范围显著增加,且呈现明显的集聚现象,尤其是康定城区附近及G318国道康定-泸定路段两侧存在大量地震滑坡高危险区。此外,对因岩体强度差异导致的地震滑坡危险性制图的不确定性进行了量化分析,结果显示,岩体强度参数是导致评估结果存在不确定性的重要因素;实践中,应针对具体应用场景选择合适的岩体强度开展概率地震滑坡危险性评估与制图。本文方法扩展了GIS的地灾风险制图应用,具有普适性,可持续改进;试验成果可为康定未来土地利用规划、地震地质灾害防治及川藏铁路安全提供参考依据。 相似文献
158.
相比于传统测量手段,移动扫描技术能够提高测量效率,但点云数据具有体积大、密度高、冗余数据多等特点,测量过程中扫描仪覆盖范围大,大量无效点云被获取。针对该问题,本文提出了一种基于多源点云数据提取铁路线路信息的方法。首先,根据钢轨点云的反射强度和几何特征预处理,采用微分的思想提取线路中心线;其次,对钢轨点云模型降维处理,参考高速铁路路用钢轨轨头宽度允许误差设定收敛条件建立钢轨模型,提取线路平面线和纵横断面;然后,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取接触线和站内附属设备;最后,基于反射强度快速分割钢轨,采用Dynamo编程语言对Revit进行二次开发,快速建模,对推动铁路设计智能化、可视化水平具有十分重要的作用。 相似文献
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160.
针对PM2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘,而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题,综合考虑深度学习与随机森林的特点,提出一种基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM2.5地面观测数据构建训练数据集,通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取,将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练,并使用随机森林回归算法得到PM2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性,以河南省区域2018年—2019年的PM2.5浓度估算为例,将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN_LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明,在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度,其中以LSTM为特征选择器,RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型,在即使只有35%... 相似文献