一种显著性检测提取高分遥感影像建筑物的方法

针对高分辨率遥感影像上建筑物的特征,设计并实现了用于提取高分遥感影像上建筑物的深度学习显著性检测方法。首先,使用FCN语义分割高分遥感影像,并通过对高分遥感影像上独特性、紧凑性和背景性中水平特征,计算每个像素与像素之间的中水平特征差异,得到每个像素的特征图,并将这些特征图组合在一起得到全局先验特征图;其次,给出了显著检测目标方法,即在深度学习网络模型中输入全局先验特征图后获取全局先验显著图;最后,通过实验数据,采用准确率和召回率P-R曲线以及F-Measure作为评价指标对该方法进行了验证并对结果进行了分析,表明所提出的方法能够完整准确地提取高分遥感影像上建筑物,且计算速度快、性能优良、过程无须人工参与,具有较高的应用价值。

一种GIS空间反距离权重的精准调控全网平衡方法

针对我国城市集中供热中很多热力公司存在调节不平衡、靠近热源的热力站供热好,在末端的热力站供热效果差、末端用户冷热不均的现象,导致能耗高、能源浪费、调节滞后等问题,提出一种基于GIS空间反距离权重的城市集中供热中精准调控的全网平衡方法,实现了如下内容:①在传统PID调控方法基础上,采用深度学习BP-PID对设备调节进行优化,再结合GIS空间反距离权重(IDW)对调控滞后性进行了优化;②实现了DBSCAN算法清洗数据并计算最优调控目标值;③实现了全网平衡调控工艺方法并给出泵阀联动最优模型及建议;④通过计算机编程,对提出方法进行技术实现与检验。结合实际应用及数据定量分析了该方法的调控误差、平衡性和经济性。有效解决了城市集中供热中的能耗高、调节不精准、网不平衡、冷热不均、调节滞后等问题,具备较好的应用价值。

地形熵聚类下利用多面函数拟合高程异常

提出了利用地形熵确定高程异常点分类数的方法,以距离与地形熵的比值作为指标,从高程异常点中选择中心点,利用多面函数拟合了高程异常曲面。结果显示,利用地形熵聚类拟合的高程异常,比单独采用聚类分析和地形熵的方法在外符合精度上分别提高了28%和48%。

基于边缘检测和聚类分析的浅剖图像分层算法

本文提出了一种基于边缘检测和聚类分析的浅剖图像分层算法。利用自适应的Canny边缘检测算法有效提取了图像边缘,利用区域跟踪算法,确定了二值图像中所有目标的边界,根据k-means聚类分析算法,对多条边界进行了有效分类,实现了地层划分。以钻孔数据为参考,比较了基于边缘检测和聚类分析的浅剖图像分层算法与ISE软件处理结果的精度。结果表明,本文提出的方法在海底高程和三个层底高程的识别中,中误差为0.47米,远小于ISE的1.37米,说明该方法优于ISE处理的结果,可以为处理浅地层剖面图像提供一个新的思路和方法。

精密三角高程测量在跨河水准测量中的应用

在进行二等水准测量时,当水准路线跨越河流、湖泊,按照《国家一、二等水准测量规范》通常采用跨河水准测量的方法施测。其中测距三角高程法因其作业灵活、跨越长度长(100~3 500 m)、效率显著等优势而得到广泛应用。随着高精度测量机器人的出现,使得精密三角高程测量在跨河水准测量中的应用得以实现。本文根据精密三角高程测量的原理,通过双向观测减弱大气折光的影响,采用多测回测角测距观测程序自动照准测量,缩短了观测时间,提高了测量精度。通过跨越永定河高程连测的实际应用,解算结果表明,该方法能够达到二等水准测量的精度要求,且工作效率有了很大的提高。该方法对跨河水准测量具有一定的推广应用价值。