【摘 要】
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城区三维信息提取是国家基础地理数据DLG生产、城市三维重建以及规划等众多任务面临的技术难题。而传统的卫星立体影像三维信息提取技术通常需要控制点或RPC参数可以实现目标的三维重建。但,当缺乏这类辅助数据时无法实现目标的三维信息提取。本文针对无控制信息等辅助数据的情况下,利用条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)这一机器学习理论,建立一个基于影像特征和立体匹配视差的
【机 构】
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长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安710054;Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation of the University
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城区三维信息提取是国家基础地理数据DLG生产、城市三维重建以及规划等众多任务面临的技术难题。而传统的卫星立体影像三维信息提取技术通常需要控制点或RPC参数可以实现目标的三维重建。但,当缺乏这类辅助数据时无法实现目标的三维信息提取。本文针对无控制信息等辅助数据的情况下,利用条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)这一机器学习理论,建立一个基于影像特征和立体匹配视差的高阶CRF模型,来实现城区场景的三维分类。
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认为矿床是地壳运动的产物.地壳发展演化的不同时期产出的矿床不同.把地壳形成以来划分为三个发展时期,研究了每个时期陆壳区的建造、改造和伴生的矿床.
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