【摘 要】
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提取房屋结构是重建三维房屋的基础工作，主要应用在虚拟现实(virtual reality，VR)看房，在线家装设计等新兴领域。针对户型图风格多样，传统图像处理方法自动化程度低、普适性差的问题，本文提出一种结合深度学习和图像处理的方法，首先通过深度学习方法分别获取墙、门和窗户在图像中的位置信息，然后通过图像处理方法获得矢量化结果。在二维户型图上进行实验，实验结果表明了本文提出的户型图矢量化方法的有效
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提取房屋结构是重建三维房屋的基础工作，主要应用在虚拟现实(virtual reality，VR)看房，在线家装设计等新兴领域。针对户型图风格多样，传统图像处理方法自动化程度低、普适性差的问题，本文提出一种结合深度学习和图像处理的方法，首先通过深度学习方法分别获取墙、门和窗户在图像中的位置信息，然后通过图像处理方法获得矢量化结果。在二维户型图上进行实验，实验结果表明了本文提出的户型图矢量化方法的有效性和适用性。
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我国西部山区地震频发，同震滑坡分布广、危害大。面对高植被覆盖的同震滑坡隐患排查，光学遥感影像已体现出明显的局限性，如何利用精细DEM提取滑坡隐患已经成为当前亟待突破的关键。本文提出了一种地形形态特征约束的同震滑坡隐患自动提取方法，首先分析同震滑坡隐患在精细DEM上的形态特征，然后建立同震滑坡隐患地形表征的定量描述方法，最后以形态学约束实现滑坡隐患区的自动圈定。本文以九寨沟典型同震滑坡进行方法试验，
针对传统人海战术的水灾定损方式，提出了利用测绘地理信息技术进行精准化、科学化定损。介绍水灾定损基本原理及其基础数据采集方法，通过高程基准传递获取每户人家的进水深度，减少水灾定损工作量和时间；采用GIS技术，建设水灾远程核灾定损管理系统，实现快速掌握水灾情况，精准化核灾定损，为其他城市水灾理赔提供参考。
机器人局部定位如SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）因其定位原理会造成定位误差累积，且只能获得相对位置；有额外的辅助信息如地图时，进行全局定位能够提供可靠的绝对位置。地图形式中，语义地图包含环境的几何信息和语义信息，使得机器人更好地决策。因此，本文提出一种基于语义地图的激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）定
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本文利用覆盖杭州地区的36景COSMO-SkyMed影像，分别采用PS-InSAR技术和PSP-InSAR技术进行数据处理，获取研究区域的两组地面沉降信息，并对两组结果进行交叉验证。结果表明：两种方法获取的结果无论是在沉降空间分布还是在沉降量级上，都保持高度的一致性，证明两种方法获得的结果都是可靠的。
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打破学科之间的界限，融合多门类学科，培养跨学科人才，已成为各大高校课程教学的一个主流方向。地理信息科学近年来有了飞速的发展与应用，传统地理建模课程的教学内容与方式已经不适应当前跨学科人才培养的需要。在此背景下，论文结合作者在《地理建模与方法》课程教学中的具体实践，分析强调了地理建模课程中的跨学科思维方式，并以地理建模课程中一个教学知识点为例，具体论述了跨学科思维方式的具体实践。
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