基于DMC航空影像的数字真正射影像制作研究

随着影像获取手段和方式的不断提高,传统的数字正射影像已经不能够满足不同领域对于高质量、高精度测绘产品的需求,因此,数字真正射影像的出现成为一种必然的发展趋势。主要论述基于DMC航空影像的数字真正射影像制作的相关理论、主要方法和软件平台;并以哈兰诺公司MiraSuite软件平台为例,说明数字真正射影像的制作流程和具体实现,分析其在批量数字正射影像的制作中存在的问题。     

利用摄影测量工作站制作正射影像的方法

数字正射影像(DOM)是重要的数字产品之一,其应用已相当广泛.主要介绍基于VirtuoZo摄影测量工作站的DOM制作方法,分析在制作流程中应该注意的问题,对DOM的质量评价等问题进行讨论,指出DOM在地理信息系统中的重要性.     

浅析正射影像技术的制作及应用

随着计算机技术及其应用的迅猛发展以及数字图像处理、模式识别、人工智能、专家系统、计算机视觉、测绘、地理信息系统等学科的不断发展,数字正射影像产品的制作方法越来越先进。随着电子通讯网络技术,信息高速公路的迅速发展,实现了数据信息共享和共建。而数据库和软、硬件拷贝的可视化使得用户在使用过程中更加便捷,快速。在这里笔者对数字正射影像图的制作技术及应用原理进行了阐述。     

基于全数字摄影测量工作站城市大比例尺测图方法研究

在介绍GEOWAY全数字摄影测量工作站(DPS)系统及其立体影像数据特点的基础上,给出了影像立体模型的构建原理与方法、立体测图等测绘产品生产的一体化处理流程.以桂林市航空摄影测量数字测图为例,对测绘城市大比例尺地形图的生产流程、测图环境、施测方法、精度要求及图形表达做了整体分析.最后得出桂林市正射影像与线化图叠加成果,以及利用GEOWAY DPS测图的优点和操作时存在的问题.     

利用LiDAR技术获取数字正射影像应用研究

根据2007年舟山机场908海岛海岸带的调查资料,研究用LiDAR技术获取数字正射影像的方法,通过数据检核,得出利用LiDAR技术获取的数据结果的准确度高,符合1:10000地图绘制的要求。     

利用激光雷达技术制作古建筑正射影像图

为了古建筑的数字化保护和修缮设计,利用激光雷达的方法制作古建筑正射影像图. 讨论了基本原理,论述了数据采集、三维三角网模型构建和正射影像图制作的过程和注意事项,最后制作了古建筑外立面的正射影像图.     

一种新的基于地面激光雷达数据正射影像图制作方法

针对古建筑群建筑物密集,空间狭窄,遮挡较严重地情况,提出了一种新的基于地面激光雷达数据制作古建筑正射影像的方法.该方法是基于地面激光雷达获取的点云数据和数码影像,根据影像定向理论和现有的软件提出的一种新的技术流程.实验证明该技术流程制作工序简单,提高了效率,结果能够满足精度要求,具有一定的现实意义,能够应用于工程.     

JX-4C数字摄影测量工作站对DEM和DOM的制作

文章介绍制作数字高程模型(DEM)和数字正射影像图(DOM)的基本要求、生成方法和检查内容.     

保持地貌特征的数字高程模型生成方法研究

由于数字高程模型中的地貌信息与精度对于分布式水文模拟与分析具有重要影响，提出了一种应用数学形态方法从数字化等高线数据内插生成栅格数字高程模型的新方法．该方法通过对栅格化后的等高线单元进行数学形态学的膨胀处理，形成等高线单元的骨架单元，分析了骨架单元与主要地貌特征的对应关系，对骨架单元进行插值．然后基于骨架单元的膨胀路径，对剩余单元进行线性插值，完成整个数字高程模型的生成．通过实验分析表明：该方法生成的DEM不仅满足单元高程的测量精度．而且正确表达了等高线数据中所蕴含的地貌特征信息，能够更好地满足分布式水文模拟中地貌特征提取与水文分析的要求．     

水利工程建设中大比例尺数字测图方法初探

本文介绍了数字测图概念、测图方法分类及其工作流程。结合水利工程需求及测区实际情况探讨如何运用合理的测图方法,以达到快速、高效的完成地形图测量任务及作业中的注意事项。     

An efficient approach for shadow detection based on Gaussian mixture model

An efficient approach was proposed for discriminating shadows from moving objects. In the background subtraction stage, moving objects were extracted. Then, the initial classification for moving shadow pixels and foreground object pixels was performed by using color invariant features. In the shadow model learning stage, instead of a single Gaussian distribution, it was assumed that the density function computed on the values of chromaticity difference or bright difference, can be modeled as a mixture of Gaussian consisting of two density functions. Meanwhile, the Gaussian parameter estimation was performed by using EM algorithm. The estimates were used to obtain shadow mask according to two constraints. Finally, experiments were carried out. The visual experiment results confirm the effectiveness of proposed method. Quantitative results in terms of the shadow detection rate and the shadow discrimination rate（the maximum values are 85.79% and 97.56%, respectively） show that the proposed approach achieves a satisfying result with post-processing step.     

一种建立数字电路宏模型的方法

提出了一种建立数字门电路宏模型的方法，采用该方法建立的门电路宏模型可以对门电路以及由门电路构成的数字电路进行逻辑仿真，宏模型用构造法建立，不含有源器件，具有模型结构简单、仿真速度快、占用内存少等优点。     

基于色貌模型的数码打样色彩管理

为实现"所见即所得"和"所得即所见",将色貌模型CIECAM02应用到数码打样,以IT8.7/3色标为标准试样,利用打印机,分别以高光相纸、喷墨打印纸、胶版纸为例,研究屏幕软打样与纸张数码打样的颜色匹配.通过一系列数学变换,实现颜色的三刺激值与观察条件下的颜色感知属性值之间的转换,使屏幕软打样与纸张数码打样结果更接近,也更符合人眼的视觉要求,进而实现跨媒体复制.     

建立数字高程模型的多边形区域法

针对利用等高线地形图建立数字高程模型(DEM)时传统方法需先提取离散点数据、构建大量不规则三角形网(TIN)的繁琐过程，提出简便的多边形区域法.对等高线进行完整性处理并按多边形编号存储，利用既有的等高线及其单边邻接关系将整个地形图划分为相互独立的多边形区域,形成DEM模型；通过搜索查询点所在的多边形区域及对应的等高线高程值，采用距离加权平均法计算查询点的高程.该方法建立的DEM模型明显减少了网格数量和存储空间，高程插值计算精度不低于TIN法.利用多边形区域替代传统的TIN，建模效率提高,适合于建立大型的DEM.     

基于随机森林和专家系统的分布式光伏电站阴影遮挡诊断

针对分布式光伏电站阴影遮挡提出一种基于随机森林算法的人机协同判别方法。通过遮挡机理分析和逆变器遥测参数转换构建组串直流侧电流离散率、太阳高度角、太阳方位角及电站瞬时发电水平等关键特征参数,搭建随机森林遮挡诊断模型。基于网格搜索法和K折交叉验证法优化参数,通过准确率对比确定基于信息增益的分裂方式。对比支持向量、逻辑回归及决策树等主流算法模型,发现随机森林算法在遮挡诊断场景中具有较强的优势,结合专家系统得出诊断方位后,现场验证了“基于信息增益的随机森林和专家系统”方法的有效性。     

基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型

为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明,KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。     

基于OAR模型的航空影像高层建筑自动提取

基于建筑物的OAR模型,建立一种在单视角高分辨率航空影像中自动提取高层建筑物的策略.以建筑物垂直边缘为关键属性,结合窗户纹理和屋顶轮廓直线段属性及它们之间的关系,综合推理出建筑物的位置.实验结果表明,该方法能有效实现高层建筑物的自动提取.     

基于神经网络的建筑能耗混合预测模型

为了提升建筑能耗预测的精度、鲁棒性和泛化能力,提出树种算法（TSA）优化的径向基函数（RBF）神经网络与长短时记忆（LSTM）神经网络结合的混合预测模型. 采用基于自适应噪声的完全集成经验模态分解算法,将建筑能耗数据分解为1组本征模态函数（IMF）分量和1个残余分量,利用样本熵算法将各分量划分为高频分量和低频分量. 采用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）方法进行特征选择. 分别利用TSA算法优化后的RBF模型与LSTM模型对低频分量和高频分量进行预测,并叠加重构得到最终预测结果. 模型评估结果表明,混合预测模型的精度为98. 72%. 相比于RBF、TSA-RBF、LSTM模型,所提模型的预测效果更好,且具有较强的鲁棒性和泛化能力,能够更为有效地用于建筑逐时电力能耗预测.