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目前国内二三维联动GIS的研究大多是把二维和三维的展示放在同一进程中实现,且涉及的地域狭小、数据量小,难以发现实际项目应用中的问题。本文以实际的数字武江防洪决策系统项目为例,对基于多进程交互技术的海量二三维数据联动进行了研究,在充分利用多进程交互、GIS、数据库、三维地形可视化等技术的基础上,结合二三维系统的特点,实现了对武江流域防洪决策信息的管理、展示、分析与处理,为武江流域防洪决策提供了技术支撑。 相似文献
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随着对地立体观测体系的建立,遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式,时空基准不够统一,集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来,数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能,可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此,本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体,相较于现有的数据立方体方法,强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架,同时建立与商业智能领域的数据立方体关联,为时空大数据建立统一的时空组织模型,支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比,结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。 相似文献
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深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法,现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征,而在现实场景中,变化区域的尺度具有多样性。为此,本文提出了融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法,通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。首先,利用特征金字塔网络自身的多尺度特性,使网络学习到不同尺度的变化特征,为了提升网络感受野和利用全局特征信息,在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块;然后,在不同变化特征融合时,使用变化特征融合模块来控制信息传播以减少特征融合时的差异性;最后,使用门控机制,将不同尺度预测的变化特征图进行加权求和,最终产生具有高精度的变化特征图。本文方法不仅能获取多尺度变化特征,还能利用全局信息和精确的空间细节来提升预测特征图的空间精度。对比试验表明,本文方法在变化检测基准数据集CDD和LEVIR-CD上取得了较好的结果,召回率分别提高了6.58%和5.26%。 相似文献
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随着中国经济的快速发展,物流配送对车辆调度的实时性与应急情况处理能力提出了更高的要求,使用传统车辆调度算法难以满足突发事件实时处理需求.针对紧急情况如车辆故障或新增任务点等,在传统启发式算法——破坏重建算法的基础上提出了一种动态调度方法:局部搜索方法,实现了物流车辆的动态调度,有效提升了车辆调度中应对紧急情况的实时性与... 相似文献
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随着中国经济的快速发展,物流配送对车辆调度的实时性与应急情况处理能力提出了更高的要求,使用传统车辆调度算法难以满足突发事件实时处理需求。针对紧急情况如车辆故障或新增任务点等,在传统启发式算法——破坏重建算法的基础上提出了一种动态调度方法:局部搜索方法,实现了物流车辆的动态调度,有效提升了车辆调度中应对紧急情况的实时性与动态性。与多目标混合蚁群优化算法进行实验对比,结果验证了破坏重建算法的优势;利用公开数据和真实数据,与全局方式破坏重建车辆调度方法进行对比实验,结果验证了局部搜索动态调度方法的有效性。 相似文献
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