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一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。 相似文献
54.
王永祥 《测绘与空间地理信息》2013,36(7):139-141
主要论述了数字摄影测量系统MapMatrix和VirtuoZo的一些异同点。 相似文献
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随着“数字地球”“数字城市”的提出,能够快速获取空间数据基础信息成为当今急需解决的问题之一。传统的航空摄影测量主要是对地物顶部信息的获取,而对侧面信息获取比较困难,因此倾斜航空测量技术成为国内外快速发展起来的一门高新技术。本文主要论述了基于倾斜影像量测的几种方法,并对以后量测方法的发展趋势进行了说明。 相似文献
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为了能得到更精确的影像初始值,进行高精度的影像匹配,本文分别选取了两种物方多视匹配模型和不同匹配策略、不同约束条件下的影像粗匹配结果作为初始值进行最小二乘精匹配。实验结果表明物方匹配模型可以提供很精确的初始值,而金字塔、视差和共线方程共同约束下的最小二乘匹配精度更高,可靠性、鲁棒性及稳定性更好,验证了结合合理的匹配策略和约束方法的最小二乘优化可以将匹配精度达到1/10000精度。 相似文献
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地图目标的形状在地图制图综合、空间查询等研究中发挥着重要作用。地图建筑物形状的识别与分类作为建筑物轮廓化简与典型化的基础,一直是制图综合研究的热点问题。目前,主要的建筑物形状识别方法主要依赖对建筑物轮廓的描述,对建筑物等地图面状要素的形态特征有较强的依赖性,通常只在应对特定类型的规则轮廓或直角化轮廓时能发挥较好的效果,对于形状不规则或复杂的情况识别不佳。本文提出一种AlexNet支持下的地图建筑物形状分类方法,将矢量地图中建筑物数据的形状分类问题,转化为建筑物栅格图像的分类问题,通过完成卷积神经网络的图形分类实现建筑物的形状识别。该方法首先结合空间认知规律提出一系列典型建筑物形状类型,然后利用矢量-栅格转换的方法从OSM数据采样单体建筑物栅格图像,通过人工标识获得建筑物形状分类训练样本,训练AlexNet卷积神经网络分类模型,最后利用训练好的模型对大比例尺建筑物数据进行智能形状分类与识别。本文利用北京、香港2个城市的OSM建筑物数据作为样本训练建筑物形状分类模型,并在广州部分城区的OSM建筑物数据上进行验证。相较传统形状相似性度量方法,本文提出的方法对实验区建筑物的识别分类总体查全率提... 相似文献
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白银厂黄铁矿型铜、多金属矿床综合勘查模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在综合以往大量资料的基础上,补做钻孔原生晕、物性和物化探综合剖面工作,经理论模型正演,归纳概括出白银厂黄铁矿型铜、多金属矿床、矿田地质—地球物理—地球化学综合勘查模型,并对矿床、矿田按剥蚀程度不同分别提出预测标志。 相似文献
60.
双曲线配合法在某路基沉降反分析中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文根据哈尔滨某公路路基实测沉降资料,应用双曲线配合法推算了地基土的最终沉降量,并用太沙基渗透固结理论反分析出地基中粘土层的平均固结系数和渗透系数.应用太沙基方法,将反算出的渗透系数计算路基沉降,结果比选用实验室测得的渗透系数计算的沉降更接近实际沉降值. 相似文献