【摘 要】
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目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作。有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角
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目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作。有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法加密道路中心点,最终得到道路中心线。实验分析表明,本文方法省去了旋转角度的计算,同
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由于城镇规划和建设步伐的加快以及居民环境保护意识的不断加强,绿化面积也随之稳步增加,其中绿化区修剪工作量的加大消耗了大量的人力、物力和财力,为此设计了一款基于混合逻辑算法的智能割草机器人来改善这一问题。以STM32F407ZGT6探索者微处理器为主控芯片,在完成对割草机器人功能设计和模型制作的基础上,主要研究了智能割草机器人路径规划算法。通过内螺旋算法和A星寻路算法相结合的方式来确定割草机器人的运
近年来,各省市纷纷推出了"城市大脑"或"智慧城市"建设规划,智慧城市逐步成为众多城市政策制定、规划管理和发展战略的主要范式。在实践中,需要厘清"城市大脑"与"智慧城市"的概念,意识到"城市大脑"不是智慧城市的升级版,没有改变智慧城市的基本架构,同时,需要警惕新概念在实践中可能引发的操作误区。
杭州"城市大脑"以问题为导向,通过政企合作,打造集约化平台,提升了城市竞争力,是智慧城市建设的实践性工程。杭州"城市大脑"具有一定理论意义和实践意义,既是一种新兴产业政策,也是对"企业家型政府"和"无缝隙政府"的实践。另外,在"城市大脑"的实施过程中,也要加强立法,保障个人隐私安全,提升民众参与感,打造开放、参与式的电子政务系统。
北京市石景山区政协原副主席司尚国(副局级)受贿有两大讲究,一是爱用信用卡,且信用卡账户还是别人的名字;二是一有风吹草动就紧急退赃,即使联系不到行贿人也想方设法找"中间人"退钱。然而司尚国这种自以为巧妙的受贿方式并不能逃脱罪责,最终因受贿罪被判处有期徒刑六年。信用卡成受贿工具"完璧归赵"尚留痕检察机关在指控司尚国受贿细节时,多次提到以赵晴名义办理的一张尾号为1776的北京农商银行信用卡(以下简称"赵
积雪是地球表面重要的覆盖物,也是全球大气与地表相互作用的重要影响因素。本文以资源三号和高景一号卫星遥感影像为主要数据源,将天山中段地区作为主要研究区,分别采用差值指数阈值法和影像亮度分割法,获取遥感影像积雪范围。对比分析可知,利用影像亮度分割法获取积雪范围的结果更准确。利用遥感手段识别积雪范围,对开展智能化地物识别具有重大意义,同时,对开展智能遥感应用也具有重要的应用价值。
新型基础测绘作为智慧城市建设的基本点,目前已在多地展开试验性建设工作。2020年黑龙江省基础测绘项目与传统省基础测绘项目相比较,在作业模式、数据成果、生产方法等诸多方面存在不同,尤其是在多比例尺数据整合等方面。本文对2020年的黑龙江省基础测绘进行了大量的探索与实验,为下一年度的基础测绘及天地图生产建立了良好的生产作业模式。
空间结构特征是高分影像最显著的特征之一,高分影像的各种地物类型都表现出不同的结构特征,这些结构既包括纹理的、几何的,也包括空间关系的,有效地利用高分影像的结构特征可以弥补光谱特征进行分类的不足。本文以高分影像的空间结构特征建模与信息的提取为主题,主要研究了空间自相关统计量的计算和利用空间自相关统计量对图像进行处理,以及基于空间半变差函数高分影像样本的空间结构信息提取,最后以空间自相关统计量与空间半
以国产ZY1E高光谱遥感影像作为影像数据源,选取黑龙江省绥化市青冈县为研究区,对ZY1E高光谱遥感影像的光谱特性及多波段组合特性进行研究,并开展了研究区汉麻的提取研究。试验表明:ZY1E高光谱遥感影像可以提供更为丰富的空间信息和地物光谱信息,更利于地物的精细识别,2020年青冈县共种植汉麻0.22万hm2,主要集中在北部区域,汉麻提取的总体分类精度为98%,Kappa系数为0.962 3。
高分二号(GF-2)卫星是我国"高分专项"中首颗成功发射的亚米高空间分辨率遥感数据,是地理国情监测、国土三调等自然资源调查监测项目的重要数据源。受卫星姿态测摆偏差、定位偏差和辐射偏差的影响,在卫星正射影像生产过程中会遇到色带异常和初始定位精度较差、高度偏移的影像,这些问题影像使用常规的生产工艺无法得到合格的精度。本文根据高分二号数据偏差的特点,采用对全色影像进行区域网平差粗校正先解决初始偏移问题,
利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地),利用最小距离算法和深度学习算法进行信息提取研究。研究结果表明,基于最小距离算法的总体分类精度为85.7%,Kappa系数为0.816 5;基于深度学习算法的总体分类精度为89.29%,Kappa系