【摘 要】
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针对目前常用滤波算法结构复杂、工作效率较低和数字高程模型(DEM)成果评价方法单一等问题,提出了一种基于空间格网技术和卷积核计算的移动曲面拟合DEM滤波算法(CGS算法)和基于计算机图形学的DEM质量评价新方法。理论研究和工程实践结果表明:CGS算法相对于人工干预TIN算法可以更好地滤除植被、建筑物等各种非地面点。利用灰度共生矩阵、自相关函数、图像信噪比、基于Canny算子改进高斯波形提取的局部方
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针对目前常用滤波算法结构复杂、工作效率较低和数字高程模型(DEM)成果评价方法单一等问题,提出了一种基于空间格网技术和卷积核计算的移动曲面拟合DEM滤波算法(CGS算法)和基于计算机图形学的DEM质量评价新方法。理论研究和工程实践结果表明:CGS算法相对于人工干预TIN算法可以更好地滤除植被、建筑物等各种非地面点。利用灰度共生矩阵、自相关函数、图像信噪比、基于Canny算子改进高斯波形提取的局部方差算法对DEM成果进行对比分析发现,采用CGS算法生成的DEM图像纹理均匀平滑,可以凸显出各种地形的细节
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1、港湾、航道测量为修改海图进行的调查,包括测深、底质取样和验潮,使用10米型和15米型的调查船,用多波束音响扫雷艇进行。调查结果反映在港泊图上,绘制出重要港湾和航道线。2、航空摄影测量每年飞行数次,约对50处进行空中摄影,调查成果反映在海图上。
ODP (大洋钻探计划)第107航次横贯第勒尼安海打了11个钻孔,水深2000-3000米,钻孔深度均超过3500米。科学家们采集岩芯样品以弄清地中海的某些奥秘和了解这个构造奇特海盆形成的过程。第勒尼安海呈三角形,位于意大利、西西里、撒丁和科西嘉等岛屿之间,是世界上地质构造最复杂的盆地之一。通过研究它的演变史,科学家们希望能更多地了解有关该海盆及其周围陆块的地质事件。
本刊讯去年11月我国首次派"实验三号"赴西太平洋进行大气-海洋相互作用的综合考察,历时50天。获得了大量宝贵的科学资料和数据。这次调查的成果对于研究预报我国旱涝、低温、台风以及全球性气候年际变化都具有很大的现实意义。
日本之井造船厂和船舶用机器开发协会共同研制的半潜式双体实验船"海洋"号,由之井造船厂建造竣龙下水,已移交给日本海洋科学技术中心。该船装备有300米级的潜水钟、减压仓,声波、电波、微波等测位装置,高精度海底测深仪,以及进行海上实验用的各种先进设备。可以说,"海洋"号不仅是一条深海潜水作业的支援母船,同时也是一座活动的海上实验室。随着海底探测机研制与开发进展,"海洋"号不久将能携载一条3300米级的无
由国家海洋局海洋环境保护研究所承担的辽宁省海岸带滩涂及浅海地质地貌、海水化学、海洋水文调查和与辽宁省农科院土肥所、辽宁省环境监测中心站、辽宁省海洋水产研究所共同承担的辽宁省海岸带污染调查等四项专题调查成果,于1986年2月25—28日在大连通过了一级验收。
2020年10月15日,在"十四五"战略发展谋篇布局的重要时期,中国空间技术研究院以"载人月球探测的未来发展"为主题在京举办第七场CAST"空间技术论坛"。23位两院院士、百余名来自国内相关科研单位的领导、专家齐聚一堂,共同探讨载人月球探测领域的关键技术和发展方向,为空间事业发展出谋划策,为航天强国建设集智聚力。
The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI),one of the earliest remote sensing analytical products used to simplify the complexities of multi-spectral imagery,is now the most popular index used f
为了克服传统红外与可见光图像融合方法的不足,本文提出了一种基于离散不可分离剪切波与卷积稀疏表示的融合方法。首先,利用离散不可分离剪切波将源图像分解为近似图像和方向细节图像,相比较于其他多尺度分解工具,离散不可分离剪切波能够在不同尺度内更好地分离出图像中重叠的重要特征信息。其次,利用源图像的显著特征图加权平均融合近似图像,保持融合图像的亮度和能量不丢失。卷积稀疏表示能够深度提取图像的显著特征,利用多
针对传统方法识别用户界面(UI)组件时,无法进行组件分类的问题,本文提出了基于经典目标检测算法YOLOv3改进的算法用于UI组件检测任务,包括识别和分类。特征提取网络采用DenseNet紧密连接结构使提取到的特征能够充分使用;在特征提取网络中加入通道注意力机制和空间注意力机制,使用加权的特征代替原来的特征用于后面的特征融合;构造4个维度的特征金字塔网络完成组件检测任务;使用Focalloss作为分
针对当前方法识别精度不高的问题,提出了基于连续密度隐马尔可夫模型的矿下异常行为识别算法。获取待识别矿下视频帧数据,通过级联分类器实现运动区域的初步检测,并读入下帧数据,直到所有帧检测完毕。引入连续密度隐马尔可夫(HMM)模型,将人体图像分解成若干相等区域,获取图像区域中的标准差值特征,对连续密度HMM进行训练,完成异常行为识别。实验结果证明,本文算法的识别结果具有精度高和检测率高的特性,说明其具有