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三维街景数据在特大城市街区道路环境现状评估中的应用——以北京市为例 被引量：2
1
作者 关丽 丁燕杰 +3 位作者 陈品祥 熊文 刘璇 冯学兵 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第12期122-126,共5页
从特大城市街区单元的道路环境问题入手,在明确了三维街景数据获取方式与特点的基础上,设计了基于三维街景数据的城市区域街区单元的评估模式。这种借助于倾斜摄影测量和车载移动设备的三维街景数据,将大大提高城市区域评估的效率和准确... 从特大城市街区单元的道路环境问题入手,在明确了三维街景数据获取方式与特点的基础上,设计了基于三维街景数据的城市区域街区单元的评估模式。这种借助于倾斜摄影测量和车载移动设备的三维街景数据,将大大提高城市区域评估的效率和准确率,并高效扩大评估的范围。本文基于这种最新的城市区域评估模式,利用街区道路环境现状评估模型对北京市典型区域实现了街道环境的评估。通过对街区单元的道路环境现状评估结果发现,基于三维街景数据的特大城市街区单元道路环境现状评估模型对于提高评估效率和准确率具有大幅帮助。同时发现,北京市机动车占道、绿蔽缺乏、栏杆恶劣、街道失落的情况仍很严重,街区单元道路环境的改善任务仍很重。研究成果将为城市精细化管理和城市设计提供数据支撑,为城市形象改善提供坚实基础。 展开更多
关键词 三维街景数据 街区单元 城市现状评估 道路环境
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面向数字城市建设的三维建模关键技术研究与应用 被引量：91
2
作者 关丽 丁燕杰 +3 位作者 张辉 冯学兵 谭向农 赵金玲 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第2期90-94,共5页
三维模型数据以其直观性、客观性和真实性等特性,成为数字城市数据库中的重要组成部分。为了解决三维模型数据获取的精准性和高效性等,在建设数字城市过程中,采取多种技术方式实现三维模型的获取。包括采用传统手工三维建模实现三维精... 三维模型数据以其直观性、客观性和真实性等特性,成为数字城市数据库中的重要组成部分。为了解决三维模型数据获取的精准性和高效性等,在建设数字城市过程中,采取多种技术方式实现三维模型的获取。包括采用传统手工三维建模实现三维精细模型的精准性,采用三维激光扫描技术实现三维模型数据的超精细化,以倾斜摄影测量的半自动建模方式实现快速建模等。本文从技术角度全面总结了在建设数字城市过程中三维模型的具体技术途径及应用方式。三维模型数据应用于数字城市的历史文保、教育、经济等多个领域,为智慧城市的建设奠定了坚实的数据基础。 展开更多
关键词 数字城市 三维模型 三维激光扫描 倾斜摄影测量
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基于SBAS-InSAR的北京地区地表沉降监测与分析 被引量：53
3
作者 周吕 郭际明 +1 位作者 李昕 胡纪元 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2016年第9期793-797,共5页
运用SBAS-InSAR获取北京地区的地表沉降信息,采用18景ENVISAT ASAR影像完成北京地区2007~2010年地表沉降的时空分析。结果表明,北京地区沉降不均匀较为严重,在昌平区、顺义区、通州区等区域出现多处沉降漏斗,且有连成一片并向东扩张的趋... 运用SBAS-InSAR获取北京地区的地表沉降信息,采用18景ENVISAT ASAR影像完成北京地区2007~2010年地表沉降的时空分析。结果表明,北京地区沉降不均匀较为严重,在昌平区、顺义区、通州区等区域出现多处沉降漏斗,且有连成一片并向东扩张的趋势;大部分地区的平均沉降速率在-150~10mm/a,沉降中心的最大沉降量超过400mm;地表沉降受地下水开采与城市化影响明显。 展开更多
关键词 地表沉降 SBAS-InSAR 北京地区 时空分析
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规划实施动态评估技术支撑体系研究 被引量：4
4
作者 白晓辉 陈思 +1 位作者 谭鲁渊 王红 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第2期112-115,共4页
主要研究城乡规划实施动态评估技术支撑体系,将传统评估数据与城市动态数据相结合,将空间地理数据与社会属性数据相结合,将城市定量工具分析与专家经验分析相结合,最终实现了规划动态评估新模式;主要从城市发展现状动态监测、数据挖掘... 主要研究城乡规划实施动态评估技术支撑体系,将传统评估数据与城市动态数据相结合,将空间地理数据与社会属性数据相结合,将城市定量工具分析与专家经验分析相结合,最终实现了规划动态评估新模式;主要从城市发展现状动态监测、数据挖掘、动态评估工具及系统构建3个方面阐述城乡规划实施动态评估支持技术体系的关键技术及应用模式。 展开更多
关键词 规划实施动态评估 定量计算 数据挖掘
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布谷鸟搜索算法研究及其应用进展 被引量：17
5
作者 吴一全 周建伟 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期435-444,共10页
为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度,加快对算法的研究与应用进程,综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤;然后重点阐述了基于发现概率和步... 为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度,加快对算法的研究与应用进程,综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤;然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等方面的改进方法,总结了算法的主要应用领域及其进展;随后将其与遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法及人工蜂群优化算法的优点、缺点及适用性诸方面进行了对比;最后指出了布谷鸟搜索算法尚存在的缺陷并对进一步的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 群体智能 布谷鸟搜索算法 启发式算法 寄巢产卵 莱维飞行 自适应步长 混沌 种群多样性
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激光雷达点云特征表达研究进展 被引量：7
6
作者 张振鑫 刘艺博 +4 位作者 陈动 张立强 钟若飞 徐宗霞 韩友美 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期33-39,共7页
激光雷达点云的特征表达是激光雷达点云分类识别的基础和关键,也是当前研究的重点和热点问题。该文对激光雷达点云特征表达的研究进展进行了探索和总结。首先,分别从基于点特征和基于对象特征的对比、稀疏编码特征、多层次特征及深度学... 激光雷达点云的特征表达是激光雷达点云分类识别的基础和关键,也是当前研究的重点和热点问题。该文对激光雷达点云特征表达的研究进展进行了探索和总结。首先,分别从基于点特征和基于对象特征的对比、稀疏编码特征、多层次特征及深度学习特征四方面进行论述,阐明了各种特征的特点,并验证了基于对象特征的优势;其次,对稀疏编码特征、多层次特征和深度学习特征进行了实验分析,得到稀疏编码特征及多层次特征在点云分类识别方面的特性及优势;最后,指出了激光雷达点云特征表达研究的未来发展趋势。该文可为激光雷达点云等空间数据的识别与结构化表达提供一定的借鉴和参考,也可为环境感知、自动驾驶等应用提供一定帮助。 展开更多
关键词 激光雷达点云 特征表达 稀疏编码 深度学习 多层次 研究进展
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顾及空间关系的3D LiDAR铁路支持装置自动提取 被引量：1
7
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... 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. 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
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基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取 被引量：9
8
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... 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%. 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
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