遥感技术在CIM建模及模型监测与更新中的应用

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CIM是基于5G、大数据、人工智能、BIM、3DGIS、倾斜摄影、高分遥感等技术支撑,结合无人机、物联网等数据,最终形成支持CIM城市信息模型平台智慧城市专题应用场景。建设智慧城市的数据量非常大而且信息很繁杂,需要采集多源数据用于城市的CIM平台建设。遥感的快速发展为城市数据建设提供了基础测绘地理信息数据,这对城市CIM平台建模与更新应用起到支持性作用。
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目的随着高光谱成像技术的飞速发展,高光谱数据的应用越来越广泛,各场景高光谱图像的应用对高精度详细标注的需求也越来越旺盛。现有高光谱分类模型的发展大多集中于有监督学习,大多数方法都在单个高光谱数据立方中进行训练和评估。由于不同高光谱数据采集场景不同且地物类别不一致,已训练好的模型并不能直接迁移至新的数据集得到可靠标注,这也限制了高光谱图像分类模型的进一步发展。本文提出跨数据集对高光谱分类模型进行训练
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