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互联网数据中蕴含丰富的地理信息,其无处不在、形式与结构多样的特征决定了感知和融合面临许多技术难题。本文在分析互联网泛在地理信息分类和特征的基础上,系统研究其感知和融合技术的总体现状,总结了服务快速准确发现、深层网络数据高覆盖度采集、非结构化文本中位置信息提取和关联图像空间语义提取等感知技术发展现状,分析了异源几何数据匹配关联、地址标准化处理、同名实体语义对齐、地理实体关系构建等融合处理关键技术;在此基础上,总结和展望了互联网泛在地理信息感知融合技术在开放地理数据网络、城市治理与应急管理、网络监测与地理空间情报等领域的应用前景。 相似文献
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针对北部湾经济区生态文明建设、海洋资源利用和海洋应急救援事件处置等缺乏统一的陆海高程基准等难题,本文首先利用广西北部湾经济区2764项重力数据和8项GNSS水准数据,应用第二类Helmert凝聚法,反演得到广西北部湾海域及沿大陆海岸线向内陆延伸约15 000 km^(2)区域内置信度较高的重力似大地水准面;然后参考重力场选取EIGEN6C4模型,重力似大地水准面对比8项GNSS水准资料,其精度达2.2 cm;最后采用球冠调和分析方法,将2′×2′格网似大地水准面精度提高至1.6 cm,并将陆地高程基准传递到广西北部湾海域及其海岛上,实现该区域陆海高程基准的统一。 相似文献
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融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。 相似文献
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针对疫情期间的网络课程教学,本文提出了一种“请进来,我主导”的网络教学模式,并进行了初期的尝试与实践。该教学模式的主要思路是将校外交叉学科的专家学者请进网络课堂,在主讲老师的整体把控下,开展教学活动,在保证授课质量的基础上,通过融入交叉学科的新视角带动老师和学生对本专业课程的新思考。该模式充分发挥了网络教学的优势和潜力,调动了学生的学习兴趣和热情,拓展了学生的知识面。从学生和督导专家的反馈意见得出,这种教学模式能够充分体现“以学生为主体,以教师为主导”的教学理念,初步取得了较好的教学效果。 相似文献
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