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基于GIS的北京市山区防洪灾害风险区划技术探讨被引量：7: 1; 作者关丽陈品祥 +2 位作者闫宁胡卓玮冯学兵《城市勘测》 2016年第4期18-23,共6页; 城市山洪灾害一旦发生具有人员和财产损失大、社会和经济影响严重等特点,它不仅受到城市内部河流、植被、地形等自然因素的影响,也受到道路、地下排水管网、经济发展规模等社会经济因素的影响,因此,研究城市山洪灾害风险,降低城市山洪... 展开更多; 关键词山洪灾害风险区划小流域 GIS 北京市山区; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相似性与网格索引的多源交通数据整合方法研究: 2; 作者李扬《交通世界》 2019年第4期24-26,共3页; 交通多源数据融合的准确率是智慧交通的关键技术,直接影响智慧交通决策的准确性。鉴于此,针对交通政策研究分析人员统计维度复杂、成果展现形式丰富、实时性可适当降低的需求,以交通信息融合平台建设为例,提出了一套高效率的解决方案。... 展开更多; 关键词智慧交通数据融合大数据相似性地理格网; 在线阅读下载PDF 职称材料

顾及空间关系的3D LiDAR铁路支持装置自动提取被引量：1: 3; 作者杨元维张跃 +3 位作者高贤君马冰洁郭申奥许磊《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2066-2076,共11页; 为了提高不同类型支持装置在不同场景中的提取可靠性及精度,提出顾及空间关系的3D LiDAR支持装置自动提取算法.通过对GNSS轨迹点抽稀处理获取关键轨迹点,对原始数据进行分层、分块处理,获取原始点云支柱,支持装置数据区域.通过邻域搜索... 展开更多; 关键词接触网检测空间索引三维激光点云支持装置提取点云邻域搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取被引量：7: 4; 作者杨栋杰高贤君 +3 位作者冉树浩张广斌王萍杨元维《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1924-1934,共11页; 针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题,提出基于多重多尺度融合注意力网络(MMFA-Net)的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.该方法以U-Net为主体架构,设计2个模块:多重高效通道注意力(MECA)和多尺度... 展开更多; 关键词深度学习高分辨遥感影像建筑物提取多尺度特征融合高效通道注意力模块 U-Net; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GIS的北京市山区防洪灾害风险区划技术探讨被引量：7: 1; 作者关丽陈品祥闫宁胡卓玮冯学兵; 机构北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室首都师范大学资源环境与旅游学院; 出处《城市勘测》 2016年第4期18-23,共6页; 文摘城市山洪灾害一旦发生具有人员和财产损失大、社会和经济影响严重等特点,它不仅受到城市内部河流、植被、地形等自然因素的影响,也受到道路、地下排水管网、经济发展规模等社会经济因素的影响,因此,研究城市山洪灾害风险,降低城市山洪可能带来的损失对于城市建设和发展具有重要意义。本文以北京市山区为例,基于山区小流域分布数据、水系数据、高程数据、行政区划数据等基础地理数据,依据风险区划评估模型对山区流域进行防洪风险等级的初步划分,以期研究结果对北京市对城市山洪易发地区的风险投资、区域开发和灾害管理提供应用支撑。; 关键词山洪灾害风险区划小流域 GIS 北京市山区; Keywords risk zonation of mountain torrent small mountain watershed GIS mountains in Beijing; 分类号 P208.2 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相似性与网格索引的多源交通数据整合方法研究: 2; 作者李扬; 机构北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室; 出处《交通世界》 2019年第4期24-26,共3页; 文摘交通多源数据融合的准确率是智慧交通的关键技术,直接影响智慧交通决策的准确性。鉴于此,针对交通政策研究分析人员统计维度复杂、成果展现形式丰富、实时性可适当降低的需求,以交通信息融合平台建设为例,提出了一套高效率的解决方案。主要思路为:基于相似性分析算法,实现多源多时态静态信息的自动融合和基础数据的不定期自动更新;通过引入地理格网,建立索引,实现海量实时动态交通数据与基础数据快速关联。实践证明,所提解决方案能够有效整合多源多时态基础数据与实时数据快速融合问题。; 关键词智慧交通数据融合大数据相似性地理格网; 分类号 U49 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名顾及空间关系的3D LiDAR铁路支持装置自动提取被引量：1: 3; 作者杨元维张跃高贤君马冰洁郭申奥许磊; 机构长江大学地球科学学院湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室中国铁路设计集团有限公司; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2066-2076,共11页; 基金城市轨道交通数字化建设与测评技术国家工程实验室开放课题基金资助项目(2021ZH02) 湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室开放基金资助项目(E22133) +2 种基金长江大学大学生创新创业训练计划资助项目(Dk2021013)。; 文摘为了提高不同类型支持装置在不同场景中的提取可靠性及精度,提出顾及空间关系的3D LiDAR支持装置自动提取算法.通过对GNSS轨迹点抽稀处理获取关键轨迹点,对原始数据进行分层、分块处理,获取原始点云支柱,支持装置数据区域.通过邻域搜索获取支柱中心点,依据其与轨迹点和支持装置搜索层的空间关系构建空间索引.以该索引为驱动实现支持装置的初提取,获取含有接触线的支持装置,引入柱状搜索、参数化投影滤波的方式滤除接触线点云,实现提取结果的优化.经过测试可知,该算法对提取支持装置的MIoU均超过93%,Dice系数均超过94%,可以兼顾多类型支持装置,具有较强的鲁棒性和应用价值.; 关键词接触网检测空间索引三维激光点云支持装置提取点云邻域搜索; Keywords detection of catenary spatial index 3D LiDAR support facility extraction point cloud neighborhood search; 分类号 U225 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取被引量：7: 4; 作者杨栋杰高贤君冉树浩张广斌王萍杨元维; 机构长江大学地球科学学院中国科学院空天信息创新研究院海南省地球观测重点实验室湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室北京市测绘设计研究院城市空间信息工程北京市重点实验室; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1924-1934,共11页; 基金海南省地球观测重点实验室开放基金资助项目(2020LDE001) 自然资源部地理国情监测重点实验室开放基金资助项目(2020NGCM07) +2 种基金城市空间信息工程北京市重点实验室经费资助项目(20210205)。; 文摘针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题,提出基于多重多尺度融合注意力网络(MMFA-Net)的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.该方法以U-Net为主体架构,设计2个模块:多重高效通道注意力(MECA)和多尺度特征融合注意力(MFA). MECA设计在模型跳跃连接中,通过权重配比强化有效特征信息,避免注意力向无效特征的过渡分配;采用多重特征提取,减少有效特征的损失. MFA被嵌入模型底部,结合并行连续中小尺度空洞卷积与通道注意力,获得不同的空间特征与光谱维度特征,缓解空洞卷积造成的大型建筑物像素缺失问题. MMFA-Net通过融合MECA和MFA,提高了建筑物提取结果的完整度和精确率.将模型在WHU、 Massachusetts和自绘建筑物数据集上进行验证,在定量评价方面优于其他5种对比方法,F_(1)分数和IoU分别达到93.33%、87.50%;85.38%、74.49%和88.46%、79.31%.; 关键词深度学习高分辨遥感影像建筑物提取多尺度特征融合高效通道注意力模块 U-Net; Keywords deep learning high-resolution remote sensing image building extraction multiscale-feature fusion efficient channel attention module U-Net; 分类号 TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于GIS的北京市山区防洪灾害风险区划技术探讨	关丽陈品祥闫宁胡卓玮冯学兵	《城市勘测》	2016	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于相似性与网格索引的多源交通数据整合方法研究	李扬	《交通世界》	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	顾及空间关系的3D LiDAR铁路支持装置自动提取	杨元维张跃高贤君马冰洁郭申奥许磊	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取	杨栋杰高贤君冉树浩张广斌王萍杨元维	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料