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29数字通信世界2023.11采用卫星遥感技术可以获得大量的遥感场景图像[1]。
为了更好使用这类图像，需要对图像进行分类处理[2]。
实际上，分类是处理遥感图像的一个必要过程，该过程可以通过机器学习和深度学习技术实现。
此外，特征提取一直是利用遥感图像提供信息的有效方法，在许多重要应用中不可或缺。
Li 等人[3]采用深度特征提取和采样特征融合来减轻细节丢失和模糊边缘的影响，并提出一种多级特征聚合网络，用于土地覆盖的语义分割。
胡威[4]将遥感场景图像区域的场景特征定义为局部特征，并提出一种基于模式挖掘的特征叠加型卷积方法，从而有效发掘其中的视觉元素。
Algarni [5]等人提出一种利用CNN 转移学习进行特征提取和利用深度森林方法进行分类的HRRS （High-Resolution Remote Sensing ，HRRS ）场景分类方法，此方法从最后一个卷积层中提取深层特征，并通过集成学习训练深层森林模型。
汪西莉[6]等人提出一种增强的特征金字塔网络，以提取多尺度和多层次的特征，所采用的一个两分支深度特征融合作者简介：周 易（1983-），男，汉族，四川广安人，讲师，硕士研究生，研究方向为电子与通信工程。
基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络研究周 易（绵阳职业技术学院，四川 绵阳 621000）摘要：遥感图像的场景分类旨在将包含多个地面对象的子区域分为不同的类别，是城市规划和土地资源管理等应用中重要的技术基础。
文章采用一种基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络，它由特征提取模型、特征映射模型和分类模型三个部分构成。
文章使用了三个DenseBlock，其中包含六个稠密连接层与两个Transition结构交替，为提取滑坡因素的深度特征，从浅到深每个密集块的膨胀率设置为5、2和1，并设计全局池化和稠密层作为特征映射部分。
最后，基于支持向量网络方法完成遥感图像场景分类，将AID数据集中的图像调整为288×288像素作为输入完成实验，将批次大小设置为16，并使用具有动态学习率功能的随机梯度下降法作为优化算法。
基于多源数据的铁路遥感影像专题图制作探讨张银虎（中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055）摘 要：针对铁路勘察设计项目前期设计用图需求，文章提出了采用 ArcGIS 软件基于多源数据进行铁路遥感影像专题图制作的方案。
同时，利用公共平台的遥感影像数据、共享导航地图数据以及全球共享 DEM 数据的制图思路，研究设计了采用 ArcGIS 软件进行铁路遥感影像专题图制作的作业流程，并对多源数据几何校正、要素提取、数据转换以及专题图制图综合和符号化的方法进行了研究。
实际项目应用测试结果表明，制作完成的遥感影像专题图能够满足设计用图需求。
关键词：多源数据；铁路；遥感影像；专题图中图分类号：U212.2 文献标志码：A 文章编号：2096-2789（2020）08-0005-04作者简介：张银虎，男，高级工程师，研究方向：铁路测绘技术。
1 概述在铁路勘察设计项目中，前期投标及预可研阶段主要采用国家1∶50000比例尺地形图作为底图开展线路设计工作。
由于国家1∶50000比例尺地形图采购周期长，局部区域现势性不好，且线划图直观性不强，不便于前期专业设计使用。
为此，文章探讨了采用ArcGIS 软件系统，利用公共平台的卫星遥感影像数据、DEM 数据、基础地理信息数据以及各专业基础调查数据，制作1∶50000比例尺的铁路遥感影像专题图的方案，以满足铁路勘察设计项目前期设计用图需求。
铁路遥感影像专题图是以遥感影像为底图，叠加等高线和高程点等地形信息，叠加基础地理信息，叠加城市规划、自然保护区等铁路设计专题信息，是一种集成多专业信息的专题地图[1]。
现有的各种矢量图制图软件在遥感影像数据、DEM 数据、基础地理信息数据等多源数据处理、数据管理、制图综合以及制图符号化、地图成果输出方面尚存在不足，需要借助多个第三方处理软件方可完成遥感影像图的制作工作，进而使得制图数据流不通畅，成图效率不高。
作为目前应用最广泛的地理信息系统（GIS ）软件，ArcGIS 软件系统在多源数据的处理、分析和制图管理方面具有明显的技术优势，能够明显提高铁路遥感影像专题图的制作效率和成图质量。
第31卷 第1期2009年1月北 京 林 业 大 学 学 报JOURNA L OF BEI J I NG FORESTRY UNI VERSITYV ol.31,N o.1Jan.,2009收稿日期:200822032220http :ΠΠw w ,http :ΠΠ 基金项目:国家自然科学基金项目(40504001)、遥感国家重点实验室资助项目“利用机载激光雷达数据提取森林地区DT M ”。
第一作者:唐菲菲,博士生。
主要研究方向:机载LiDAR 在森林地区的应用。
Email :fftang80@1261com 地址:400030重庆市沙坪坝区沙正街33号重庆大学土木工程学院测量工程系。
基于体素的森林地区机载LiDAR 数据DTM 提取唐菲菲1,2 刘经南3 张小红1 阮志敏4(1武汉大学测绘学院 2重庆大学土木工程学院 3武汉大学卫星导航定位技术研究中心 4重庆交通科研设计院勘察设计所)摘要:机载LiDAR 是一种能够直接、快速获取被测目标三维空间信息的主动式遥感技术,被广泛用于获取高精度的数字地面模型,但是在植被比较密集、地势比较陡峭的森林地区,能够穿透植被到达地表的激光脚点数量较开阔区域少,对于提取精确的DT M 有一定难度。
该文提出一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的DT M 。
该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域体素的高程加权均值比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的DT M 。
实验证明该滤波方法能够有效地提取森林地区的DT M 。
关键词:机载激光扫描;继承式多分辨率;体素;滤波;数字高程模型中图分类号:S75712 文献标志码:A 文章编号:1000221522(2009)012200552205T ANG Fei 2fei 1,2;LI U Jing 2nan 3;ZH ANG X iao 2hong 1;RUAN Zhi 2min 4.A voxel 2based filtering algorithmfor DTM data extraction in forest areas .Journal o f Beijing Forestry Univer sity (2009)31(1)552259[Ch ,10ref.]1School of G eodesy and G eomatics ,Wuhan University ,430079,P.R.China ;2C ollege of Civil Engineering ,Chongqing University ,400030,P.R.China ;3G lobal Navigation Satellite System Research Center ,Wuhan University ,430072,P.R.China ;4Chongqing C ommunication Research &Design Institute ,400067,P.R.China.Airborne LiDAR is an advanced rem ote sensing technique ,which can collect the 3D spatial information of objects directly and effectively ,and it has been widely used in acquiring precision digital terrain m odel (DT M ).Nevertheless ,in forest areas with a dense vegetation and steep slopes ,the am ount of laser footprints that can penetrate through the vegetation and reach the ground is relatively less than that in an open area ,s o the DT M acquisition is difficult to s ome extent in forest areas.The paper proposes an inherited multi 2res olution v oxel 2based filtering alg orithm ,aiming at deriving the digital terrain m odel in forest areas.The laser scanning data were divided into v oxels with different res olutions by com paring the weighted average height with neighbors.Vegetation in v oxels was rejected and terrain points were retained to be interpolated into the DT M.This study suggests that the filtering alg orithm is effective in DT M acquisition of forest areas.K ey words airborne laser scanning ;inherited multi 2res olution ;v oxel ;filtering ;digital terrain m odel(DT M ) 由于植被的遮挡和大面积阴影的存在,用数字摄影测量的方法获取森林地区的真实地形存在一定难度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010477740.X(22)申请日 2020.05.29(71)申请人 浙江工业大学地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号(72)发明人 朱威 绳荣金 陈璐瑶 郑雅羽 何德峰 (74)专利代理机构 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230代理人 郭薇(51)Int.Cl.G06T 7/13(2017.01)G06T 7/11(2017.01)G06N 3/04(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06F 16/29(2019.01)(54)发明名称一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法(57)摘要本发明涉及一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法，包括以下四部分：（1）使用深度相机获取室内环境的彩色图和深度图；（2）构建点云深度学习网络获取环境中物体的3D 语义信息；（3）动态物体的检测与动态特征点的剔除；（4）求解相机运动实现视觉里程计，构建并优化局部地图；（5）通过得到的3D点云语义信息构建目标语义库；（6）根据目标语义库对局部地图进行语义融合，构建八叉树语义地图。
与现有方法相比，本发明不仅通过结合语义类别信息剔除了动态物体掩码中的特征点，有效减少了动态物体对定位和建图的影响，而且使用的3D语义获取方式更为直接高效，具有更好的定位建图能力以及语义感知效果。
权利要求书2页 说明书9页 附图8页CN 111798475 A 2020.10.20C N 111798475A1.一种基于点云深度学习的室内环境3D语义地图构建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：使用深度相机获取环境的彩色图像和深度图像；步骤2：构建点云深度学习网络获取环境中物体的3D语义信息；步骤3：利用3D语义信息、结合基于三维的多视角几何动静点检测算法进行动态物体的检测，剔除动态特征点；步骤4：求解相机运动，实现视觉里程计，构建并优化局部地图；步骤5：通过得到的3D语义信息构建目标语义库；步骤6：根据目标语义库对局部地图进行语义融合，构建八叉树语义地图。
多源在线地理编码服务分类优化模型廖薇薇;柳林;周素红;宋广文;李秋萍;刘凯【期刊名称】《热带地理》【年(卷),期】2018(38)2【摘要】利用在线地理编码API解决海量中文地址快速编码问题,在此基础上,利用简单的规则对编码结果进行清洗、标记,最后通过基于系统聚类与随机森林的分类优化模型,将多平台编码结果分类处理、优化。
利用广州市盗窃案件地址对模型进行训练与验证,结果表明:相比未处理的编码结果,经模型优化过的编码结果整体位置误差距离减小。
高德的地理编码服务有着最好的编码质量,但训练样本的高德编码误差均值仍高达590.43 m,经模型优化后,样本的编码误差均值降至173.73 m,验证样本编码误差均值由554.88 m(高德)降至180.04 m,降低了67.49%,高德90.08%的异常编码结果被清洗优化。
对于训练样本与验证样本,模型优化效果相似;对于地址类型不同的案件、位于市区与市郊的案件,模型优化效果相似,说明模型具有一定普适性。
该模型能够方便快捷地将海量社会经济信息转化为空间数据,提高编码精度,为地理大数据的研究提供更好的数据支持。
【总页数】9页(P255-263)【关键词】在线地理编码;数据清洗;系统聚类;随机森林【作者】廖薇薇;柳林;周素红;宋广文;李秋萍;刘凯【作者单位】中山大学地理科学与规划学院综合地理信息研究中心;广州大学地理科学学院公共安全地理信息分析中心;辛辛那提大学地理系【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.Internet综合服务模型和分类服务模型 [J], 张占军;韩承德;杨学良2.一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习算法 [J], 唐诗淇;文益民;秦一休3.智慧图书馆分类服务优化及其预测模型的研究 [J], 孙龙杰;俞凯君4.概念漂移数据流分类中的多源在线迁移学习算法 [J], 秦一休;文益民;何倩5.多源在线地理编码与地名检索服务聚合方法 [J], 张弘弢;肖炼;周尧;赵东保因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
车载导航系统的高精度定位算法
马海波;李少杰;黄跃峰;滕寿威
【期刊名称】《地理信息世界》
【年(卷),期】2010(008)001
【摘要】提出了一种基于联合卡尔曼滤波理论和地图匹配技术的高精度车载导航系统定位方法.该方法一方面对联合卡尔曼滤波器的结构进行简化,简化后的联合滤波器能够较好地将全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)获取的空间信息进行融合,不仅较大程度地减小滤波计算量,而且避免了子滤波器间误差的互相干扰,提高了空间定位精度.另一方面提出了根据行车方向与位置匹配行车道路的技术,该技术不仅具有较好的行车道路匹配效果,而且能够对各种行车异常情况进行处理.实验证明,本文提出的方法能够较好地满足车载导航系统对空间定位方法实时性及高精度的要求.
【总页数】8页(P48-55)
【作者】马海波;李少杰;黄跃峰;滕寿威
【作者单位】北京超图软件股份有限公司,导航事业部,北京,100101;北京超图软件股份有限公司,导航事业部,北京,100101;中国科学院,地理科学与资源研究所,北京,100101;北京超图软件股份有限公司,导航事业部,北京,100101
【正文语种】中文
【中图分类】TN967.1
【相关文献】
1.车载导航系统精确定位算法的优化 [J], 谭宝成;邓子豪
2.局部无线定位系统中的高精度定位算法研究 [J], 魏斌;罗旸;虞致国;黄召军
3.基于北斗的高精度定位车载导航系统的设计 [J], 董亚波;车凯;张涛;董章
4.一种机载单站多点测向对地面固定辐射源高精度定位算法及其定位误差 [J], 王存良
5.基于载波相位的高精度室内快速定位算法 [J], 范绍帅;荣志强;田辉;李立华
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