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691.
提出一种利用相机POS数据和少量影像数据标定倾斜相机间位置关系并计算倾斜影像粗略外方位元素的方法。首先对选取的垂直和倾斜影像进行影像匹配,获得精确同名点坐标;然后垂直影像同名点对前方交会获得地面点坐标,接着倾斜影像后方交会获得其外方位元素;最后利用倾斜和垂直影像的外方位元素标定子相机间的相对关系,并根据相对关系求出所有倾斜影像的外方位元素。采用AMC580倾斜影像数据进行试验,结果表明:提出方法可求得所有倾斜影像的粗略外方位元素,并验证了外方位元素的直接对地定位精度,证明了该方法的可行性。 相似文献
692.
乌鲁木齐市职住空间组织特征及影响因素 总被引:1,自引:1,他引:0
本文借助职住分离指数分析法从宏观层面分析了乌鲁木齐市辖区的职住空间匹配状况,利用问卷调查数据,从微观角度分析了不同类型居住区居民的通勤距离和通勤时间。研究发现:职住空间分离是乌鲁木齐城市空间结构的突出特征;全市职住空间不匹配程度较大,居住主导区的街道有35个,占街道总数的44.3%;就业主导区的街道有25个,占街道总数的31.65%;基本匹配区的街道仅有7个。居住区类型、居民受教育程度、职业类型、收入水平、住房形式等社会经济属性对其职住分离程度均有一定程度的影响;采用GWR模型定量分析了职住空间关系的影响因素,认为学历构成、住房产权性质、职业类型、流动人口以及住房面积是影响乌鲁木齐市职住空间关系的主要因素。 相似文献
693.
为解决现有空间对象形状相似性匹配准确率较低的问题,提出一种应用三角形划分的形状相似性匹配方法。该方法按形状主方向对面状空间对象进行分割,按串联、并联和组合形式对空间对象进行三角形划分,准确描述面状空间对象的形状特征,度量空间对象间的形状相似性。通过形状数据集匹配、不同年份面状水系图层匹配和矢量地图草图检索,测试本方法的形状检索性能,并和其他空间对象形状匹配方法进行对比。实验结果表明,本方法具有更高的形状检索准确率。三角形划分形状匹配方法具有平移、旋转、尺度不变性和较强的形状描述识别能力。 相似文献
694.
基于模板匹配的道路跟踪是半自动提取道路的主要方法。然而场景中地物干扰和道路宽度的变化降低了模板匹配的稳定性;另外,道路跟踪失败后缺乏重检测机制,使得道路提取过程中人机交互频繁。针对以上问题,提出了一种基于P-N(positive-negative)学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。该方法由道路跟踪、检测和学习构成,关键是采用了P-N学习的策略迭代的训练分类器,通过纠正违反结构约束的样本分类结果来提高分类器性能。实验使用了不同场景下的城区高分遥感影像,与经典的模板匹配和在线学习的道路跟踪方法进行了比较。实验结果表明该方法在道路提取的精度和稳定性方面均有提升。 相似文献
695.
空间数据匹配是空间数据更新与维护的基础和关键。针对空间数据匹配中不同匹配指标的权值确定困难的特点,以居民地为例,从空间数据最基本的图形数据差入手,利用灰色关联分析方法建立一种多指标居民地几何匹配权值自动确定的方法。该方法利用灰色关联分析的方法自动确定居民地实体间的位置、面积、方向等类型的图形数据差权值,得到综合图形数据差计算模型,通过计算待匹配数据综合图形数据差得到匹配结果。通过实验验证了该方法的可行性和实用性。 相似文献
696.
为了克服断裂、变形等因素对线特征匹配的影响,本文提出了一种同名点累计分布约束的航空影像线特征匹配算法。该算法在Canny边缘提取的基础上对两张影像中的待匹配线特征建立索引,首先利用单应性矩阵结合核线约束精简候选线特征数量,并通过以点代线的方式对线特征上的所有点进行匹配;然后建立累计分布矩阵统计同名点的分布情况以确定同名线特征;最终整合双向匹配结果,实现线特征的多对多匹配。选取典型的航空影像进行线特征匹配实验,结果表明:本文提出的匹配算法能进行曲线匹配,并可实现断裂线特征的多对多匹配,鲁棒性强。与已有匹配算法进行比较,该算法在尺度、亮度、旋转等变化条件下仍可取得较为满意的匹配结果,且在匹配效率上具有一定的优势。 相似文献
697.
698.
基于均值漂移模型,重点讨论粗差估值的计算问题,给出了观测值统计相关时数据探测法(data snooping)的粗差估值公式。探讨数据探测法粗差估值与粗差的同时定位与定值法(LEGE)、拟准检定法(QUAD)、部分最小二乘法(PLS)的粗差估值之间的关系,证明当观测值统计相关时,部分最小二乘法和QUAD法在粗差估值的计算上具有等价性,与数据探测法和LEGE法都不一致。当观测值统计独立且不等权时,QUAD法、PLS法和数据探测法具有等价性,与LEGE法在粗差估值上不同;当观测值统计独立且等权时,4种方法在粗差估值计算上具有等价性。最后通过算例验证了结论。 相似文献
699.
700.
在对基本果蝇优化算法的优化流程进行深入分析的基础上,通过改变其随机搜索方向与增加搜索半径调整系数,给出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)。并在IFOA算法的目标函数中引入正则化项,提出了将IFOA算法与Tikhonov正则化方法进行结合以进行病态问题解算的方法。通过实例分析表明:该方法的解算精度要优于遗传算法和单一的Tikhonov正则化方法;在观测值含有粗差时,使用最小二乘法进行求解,其结果与真值的偏差会迅速增大,而此时本文方法的解算结果具有一定的稳健性。与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,本文方法具有参数设置少、计算速度快、寻优过程简单等特点,在病态问题解算中更具有实用性。 相似文献