检索结果-南通市图书馆

面向东川复杂山地滑坡体无人机立面航线规划及建模分析

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测绘通报 2021年第5期 63-67页

作者：毕瑞甘淑袁希平李绕波胡琳高莎昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心云南昆明650093 滇西应用技术大学云南大理671000

以单镜头四旋翼小型无人机为试验设备,针对复杂山地地区单一、高落差滑坡体,本文提出采用面向滑坡体立面航线规划,结合传统单水平航线、井字形交叉航线规划,构建不同航线下的三维模型。通过重叠度、三维模型完整性、布设地面标靶分析三... 详细信息

以单镜头四旋翼小型无人机为试验设备,针对复杂山地地区单一、高落差滑坡体,本文提出采用面向滑坡体立面航线规划,结合传统单水平航线、井字形交叉航线规划,构建不同航线下的三维模型。通过重叠度、三维模型完整性、布设地面标靶分析三维模型精度3个方面,对不同航线下构建三维模型的方法进行评价分析。试验结果表明,采用立面航线能达到98.72%航向重叠度和88.82%旁向重叠度;采用立面航线得到的模型纹理细节、颜色信息和地面信息的丰富程度均优于传统两者航线所得到的;通过地面标靶的测量误差计算,采用立面航线得到的模型精度更高。

关键词：无人机滑坡体立面航线规划三维模型评价分析

结合SBAS-InSAR技术及信息熵的苍山地质滑坡隐患识别

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测绘通报 2022年第11期 13-19页

作者：朱智富甘淑张荐铭袁希平王睿博张晓伦昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心云南昆明650093 滇西应用技术大学云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006

针对西南地区滑坡隐患高位隐蔽,传统技术难以全面识别的问题,本文以大理苍山为研究对象,首先利用SBAS-InSAR技术对苍山2019年1月—2021年4月间的滑坡隐患进行识别;然后结合随机概率信息熵模型,对不同坡度等级与边坡稳定性之间的关联性... 详细信息

针对西南地区滑坡隐患高位隐蔽,传统技术难以全面识别的问题,本文以大理苍山为研究对象,首先利用SBAS-InSAR技术对苍山2019年1月—2021年4月间的滑坡隐患进行识别;然后结合随机概率信息熵模型,对不同坡度等级与边坡稳定性之间的关联性进行定量分析;最后根据典型隐患区的遥感影像以及采样点的形变时序图,探讨了边坡形变时空演化特征及沉降诱因。试验结果表明:(1)2019年1月—2021年4月,研究区的形变速率为-155.6~92.4 mm/a,13个超过-30 mm/a的不稳定滑坡隐患被识别;(2)坡度等级为Ⅳ、Ⅴ级时,信息熵大于0.8,边坡稳定性较弱,不均匀形变严重,与已有研究保持高度一致,证实了该模型的可靠性;(3)典型隐患区形变趋势呈明显的季节性变化,降雨和冰雪消融是导致边坡失稳的主要因素。

关键词：苍山 SBAS-InSAR技术结合信息熵滑坡隐患识别

基于三维激光扫描的矿区建筑物变形监测与采动损害评估

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煤炭科学技术 2022年第4期50卷 213-222页

作者：王磊朱尚军蒋创江克贵郭庆彪安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽省地质测绘技术院安徽合肥230000

针对传统测量方法提取矿区地表形变存在获取数据是离散、低密度,不能完整有效地对建筑物损坏等级进行评价等问题。拟提出基于三维激光扫描技术(3DLS)的矿区建筑物形变监测及采动损害评估方法研究。首先介绍了基于三维激光的建筑物变形... 详细信息

针对传统测量方法提取矿区地表形变存在获取数据是离散、低密度,不能完整有效地对建筑物损坏等级进行评价等问题。拟提出基于三维激光扫描技术(3DLS)的矿区建筑物形变监测及采动损害评估方法研究。首先介绍了基于三维激光的建筑物变形监测精度设计方法及建筑物采动损害评估方法。其次构建了基于量子粒子群(QPSO)的三维激光标靶球拟合方法,并进行了精度分析。随后对淮南某矿区地表建筑物进行了多时段实时观测,并对矿区开采沉陷盆地建筑物的特征点进行形变信息提取。最后依据《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设现压煤开采规程》对房屋的损坏等级进行了评价。结果表明:①QPSO算法应用于标靶球拟合具有一定的稳定性且其结果精度较高。②矿区地表建筑物的损坏等级与距开切眼的距离成正比,离开切眼越近,建筑物的损坏等级越高,同时其与工作面的掘进进度有关,随着工作面开采强度的提高,地表建筑物的损坏程度也随之提高。综上,应用三维激光扫描技术监测矿区地表建筑物的采动损害对矿区安全生产及评估有着指导性的意义,研究成果对附近矿区的地质环境灾害评估与防治具有重要的参考价值。

关键词：开采沉陷三维激光扫描技术量子粒子群算法采动损害形变提取安全评价

利用先验重力场模型求定GOCE卫星重力梯度仪校准参数

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测绘学报 2019年第2期48卷 176-184页

作者：瞿庆亮常晓涛于胜文朱广彬山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266510 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心北京100048

重力梯度仪校准参数的确定是GOCE重力梯度观测数据处理的关键环节。本文对GOCE卫星重力梯度观测值中的时变信号与粗差进行了分析,利用高精度全球重力场模型,确定了GOCE重力梯度观测值各分量的尺度因子与偏差,并对校准结果进行了精度评... 详细信息

重力梯度仪校准参数的确定是GOCE重力梯度观测数据处理的关键环节。本文对GOCE卫星重力梯度观测值中的时变信号与粗差进行了分析,利用高精度全球重力场模型,确定了GOCE重力梯度观测值各分量的尺度因子与偏差,并对校准结果进行了精度评定。结果表明,在测量带宽内,海潮对重力梯度观测值影响在mE量级,与重力梯度仪的精度水平相当,陆地水等非潮汐重力场时变信号略小于海潮,量级约为10^(-4)E;各分量重力梯度观测值的粗差比例均大于0.2%;除EGM96模型外的其他模型对GOCE重力梯度仪进行校准后,V_(xx)、V_(yy)、V_(zz)、V_(yz)分量上尺度因子的稳定性均在10^(-4)量级,V_(xz)分量能达到10^(-5)量级,V_(xy)分量为10^(-2)量级,这与梯度观测值各分量的精度水平一致。

关键词： GOCE 重力梯度校准尺度因子偏差

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恐龙谷南缘微地貌地形特征要素提取及分析

测绘通报 2021年第8期 48-54页

作者：罗为东甘淑袁希平高莎昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心云南昆明650093 滇西应用技术大学地球科学与工程技术学院云南大理671006

地形特征信息是地学研究中的重要依据,用于描述地形变化的总体样貌,决定了基础地形地貌形态特征。本文对禄丰恐龙谷南缘环状微地貌的地形特征进行提取及分析。首先,采用无人机测量技术获取测区影像数据,通过影像数据处理构建测区0.5 m... 详细信息

地形特征信息是地学研究中的重要依据,用于描述地形变化的总体样貌,决定了基础地形地貌形态特征。本文对禄丰恐龙谷南缘环状微地貌的地形特征进行提取及分析。首先,采用无人机测量技术获取测区影像数据,通过影像数据处理构建测区0.5 m分辨率的DOM数据与点云数据,并基于TerraSolid软件平台搭建滤波规则对点云数据进行分类、抽稀压缩处理,提取测区地面点,以地面点数据为基础数据构建测区2 m分辨率的DEM;然后,通过叠加ArcGIS空间分析中最大值提取与正负地形提取,完成地形特征点的提取分析;并结合ArcGIS中水文分析、平面曲率与坡型组合的方法,完成地形特征线提取分析;最后,在eCognition 9.0中通过面向对象的方法,实现地形面状特征提取。试验结果表明:(1)提取鞍部点的最佳分析窗口为11×11。(2)通过鞍部点位及两种方法提取脊—谷线,其中水文分析提取脊线更为细致,整体连贯性更为突出且从山体两侧脊线分布密集,试验区山体崎岖处提取鞍部点,即说明恐龙谷南缘整体受亚热带低纬度高原季风气候影响,山体受一定程度风化侵蚀。(3)恐龙谷南缘地形面状特征中裸岩、裸地两者面积占比较大,两者相加后占测区总面积64.2%,结合实地干湿分明的气候特点和实际勘察植被相对低矮的特征,在一定程度上说明该区域表层土壤疏松,需注意水土流失引起的生态问题。

关键词：地形特征点云实景构建DEM DOM 特征分析

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基于哨兵2号时序影像的冬小麦空间分布研究

山东农业大学学报（自然科学版） 2023年第3期54卷 352-359页

作者：牛昱杰杨永明昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650031 滇西应用技术大学地球科学与工程学院云南大理671006 云南省高校山地实景点云数据处理及应用重点实验室云南大理671006 滇西应用技术大学多源数据融合实景三维构建研究科技创新团队云南大理671006

为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,NDVI)模型提取的冬小麦面积,获取其... 详细信息

为获取当地精准、详实的冬小麦空间信息,为冬小麦种植区域规划提供技术支撑,本文基于多时间序列的归一化植被指数构建模型,估算了2018-2021年归一化植被指数(Normalize Difference Vegetation Index,NDVI)模型提取的冬小麦面积,获取其时空分布情况,并参考农业数据进行精度评定,研究了多时相指数模型与黄土高原冬小麦的相关性,探讨了多时相归一化植被指数模型对冬小麦提取的可行性。结果表明:①基于多时相NDVI模型,利用随机森林算法提取冬小麦具有较高精度。每年2、4、6月(越冬期、拔节期、乳熟期)为冬小麦识别的关键期,其构建的指数模型提取效果最佳。②单期遥感影像容易受到同期植被的干扰,多时相指数模型可以有效提高冬小麦提取的精度。分别对2018-2021年冬小麦提取,对提取结果进行检验,总体精度分别为91.16%、90.35%、94.26%。③基于Sentinel-2影像数据的甘谷县提取结果,近3年冬小麦种植面积整体呈现平稳态势。种植的时空分布上看,冬小麦主要集中于甘谷县中部断陷河谷地区,南北山区向中部种植区域逐渐增加,且分布在海拔在2036 m以下山地的特点。因此,基于合成指数模型对冬小麦耕种范围提取方法具有可行性,可以有效提取冬小麦的空间信息,证明了利用该方法可有效获取黄土高原冬小麦空间分布情况,并为当地的冬小麦遥感种植时空变化监测研究提供借鉴和参考。

关键词：遥感图像识别冬小麦空间变化监测

基于无人机RGB影像的大豆种植区提取方法研究

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浙江农业学报 2023年第4期35卷 952-961页

作者：张梦佘宝杨玉莹黄林生朱梦琦安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽大学、农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601

针对皖北大豆主产区——阜阳市太和县境内的典型破碎农田环境,基于无人机RGB影像与多种机器学习算法构建大豆遥感识别模型,据此实现种植区的精细制图。除了R、G、B波段的相对反射率外,还选取了3个HLS色彩空间分量、9个可见光植被指数、... 详细信息

针对皖北大豆主产区——阜阳市太和县境内的典型破碎农田环境,基于无人机RGB影像与多种机器学习算法构建大豆遥感识别模型,据此实现种植区的精细制图。除了R、G、B波段的相对反射率外,还选取了3个HLS色彩空间分量、9个可见光植被指数、6个纹理特征和1个几何特征共22个候选特征变量扩大RGB影像的信息量。采用与分类器相耦合的特征选择方法筛选出针对4种算法——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)和BP神经网络(BPNN)的特征子集,并基于最优特征子集和相应的算法构建监督分类模型进行大豆分布区的提取制图,并对比效果差异。结果表明,在4种算法下,基于优选特征子集构建的监督分类模型的提取效果全部优于基于原始RGB波段的提取效果,其中,RF算法结合优选特征的表现最佳,总体精度为93.96%,Kappa系数达到0.87。总的来看,RF算法结合特征优选方法在无人机大豆遥感识别中具有较大的应用潜力,通过特征筛选可在较高的分类精度与较少的数据量之间取得平衡。

关键词：无人机机器学习大豆作物制图特征优选

一种矩阵分块的GNSS相位模糊度快速解算方法

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大地测量与地球动力学 2023年第1期43卷 1-5,33页

作者：李克昭朱国库河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南省焦作市454003 北斗导航应用技术协同创新中心郑州市450001

为解决GNSS模糊度解算中最小二乘模糊度去相关(least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)算法涉及大量矩阵运算、降相关耗时较长等问题,提出一种对条件方差矩阵进行分块的最小二乘模糊度去相关(blocking in least-squar... 详细信息

为解决GNSS模糊度解算中最小二乘模糊度去相关(least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)算法涉及大量矩阵运算、降相关耗时较长等问题,提出一种对条件方差矩阵进行分块的最小二乘模糊度去相关(blocking in least-square ambiguity decorrelation adjustment,BLAMBDA)算法。该算法对条件方差矩阵进行分块,减少条件方差排序次数,并在此基础上对Cholesky分解公式进行整合,减少Cholesky分解过程中的数乘运算。仿真实验和实测结果表明,与LAMBDA算法相比,BLAMBDA算法的整体解算效率提升显著,且更加稳定。

关键词： GNSS 模糊度解算矩阵分块 BLAMBDA算法去相关算法

基于弱监督语义分割的灯盏花无人机遥感种植信息提取

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农业机械学报 2022年第4期53卷 157-163,217页

作者：黄亮吴春燕李小祥杨威姚皖路昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心昆明650093

为及时掌握种植空间信息,保护和利用灯盏花,针对灯盏花垄间边界模糊,精细标记训练数据集获取困难问题,提出一种基于结合RGB波段最大差异法和弱监督语义分割的无人机遥感灯盏花种植信息提取方法。首先,对灯盏花进行边框级标记,制作弱标... 详细信息

为及时掌握种植空间信息,保护和利用灯盏花,针对灯盏花垄间边界模糊,精细标记训练数据集获取困难问题,提出一种基于结合RGB波段最大差异法和弱监督语义分割的无人机遥感灯盏花种植信息提取方法。首先,对灯盏花进行边框级标记,制作弱标记数据集,减少标记时间成本;然后采用轻量级U-Net网络对弱标记数据集进行弱监督语义分割,实现灯盏花粗提取;最后,采用RGB波段最大差异法去除粗提取结果中的非灯盏花,实现灯盏花种植区精细提取。实验结果表明,提出方法在选取的3个灯盏花场景中交并比(Intersection-over-union,IoU)分别为90.55%、90.74%、86.63%,精度均高于面向对象分类法和最大似然法,并通过消融实验验证了方法的有效性。

关键词：灯盏花无人机遥感种植信息提取弱监督语义分割轻量级UNet网络