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    基于多節(jié)點(diǎn)距離測量的地理信息數(shù)據(jù)庫更新方法研究

    2022-07-20 01:17:00楊艷靜
    經(jīng)緯天地 2022年3期
    關(guān)鍵詞:測繪數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)

    楊艷靜

    (新疆兵團(tuán)勘測設(shè)計(jì)院(集團(tuán))有限責(zé)任公司,新疆 烏魯木齊 830000)

    0.引言

    隨著路網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,對(duì)地理信息數(shù)據(jù)庫更新實(shí)時(shí)性提出了更高的要求,需要通過地理信息數(shù)據(jù),在網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)環(huán)境下進(jìn)行地理信息數(shù)據(jù)庫構(gòu)造,并植入國家GIS地理信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,通過實(shí)時(shí)測量和測繪方法,進(jìn)行地理信息數(shù)據(jù)庫的動(dòng)態(tài)監(jiān)測,在提高地理測繪的精準(zhǔn)度的同時(shí),為路網(wǎng)建設(shè)和地圖更新建設(shè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。研究地理信息數(shù)據(jù)庫更新方法,在促進(jìn)地理信息和測繪信息發(fā)展方面具有重要意義[1]。

    在地理信息數(shù)據(jù)庫更新設(shè)計(jì)中,通過實(shí)時(shí)信息編碼和控制方法,采用遙感測繪技術(shù),進(jìn)行地理信息數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化構(gòu)造和設(shè)計(jì),建立地理信息數(shù)據(jù)庫監(jiān)測和信息管理模型,采用全局地圖構(gòu)造的方法,實(shí)現(xiàn)地圖信息更新。傳統(tǒng)方法中,對(duì)地理信息數(shù)據(jù)庫更新的方法主要采用全局地圖尋優(yōu)方法、遙感測量方法、激光測繪方法等[2],文獻(xiàn)[3]中采用一種面向高精度城市測繪的激光緊耦合地理信息數(shù)據(jù)庫測繪更新方法,通過對(duì)大范圍城市場景空間數(shù)據(jù)采集,結(jié)合視覺里程計(jì)實(shí)現(xiàn)地理信息測量和更新,該方法存在累積誤差較大的問題。文獻(xiàn)[4]中采用融合點(diǎn)云和多視圖的車載激光點(diǎn)云路側(cè)多目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行地理信息數(shù)據(jù)庫更新,采用多視圖信息跟蹤,實(shí)現(xiàn)分組更新,但該方法對(duì)地理信息測量的準(zhǔn)確度不高。

    針對(duì)上述問題,本文提出基于多節(jié)點(diǎn)距離測量的地理信息數(shù)據(jù)庫更新方法。首先采用高精度遙感測繪和激光測量技術(shù),獲取高精度的三維空間地理位置信息,然后分析地理信息空間分布單元網(wǎng)格內(nèi)不同階段的路網(wǎng)分量,采用道路網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)參數(shù)分析和多參量節(jié)點(diǎn)融合的方法,實(shí)現(xiàn)地理信息數(shù)據(jù)庫更新。最后進(jìn)行實(shí)測分析,展示了本文方法在提高地理信息數(shù)據(jù)庫更新能力方面的優(yōu)越性能。

    1.地理信息數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)模型分析

    1.1 地理信息數(shù)據(jù)庫更新總體架構(gòu)

    對(duì)數(shù)據(jù)庫的更新是建立在地理信息數(shù)據(jù)庫特征分析和多節(jié)點(diǎn)測量數(shù)據(jù)融合基礎(chǔ)上,采用地理信息數(shù)據(jù)庫多節(jié)點(diǎn)測量的方法,通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征分析,建立地理信息數(shù)據(jù)庫的特征分析模型;采用幾何圖元法、紋理可視化方法,進(jìn)行地理信息數(shù)據(jù)的熵結(jié)構(gòu)分析,定量描述矢量場變化信息,分析地理信息數(shù)據(jù)的點(diǎn)云分布和遙感特征分布;采用三維動(dòng)態(tài)時(shí)空數(shù)據(jù)分析的方法,構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫的三維時(shí)空信息知識(shí)圖譜,根據(jù)數(shù)據(jù)庫的全局方向變化信息;采用可視化的在線信息交互,建立知識(shí)表達(dá)模型,得到測繪基準(zhǔn)圖。由此得到地理位置信息的底層信息參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫更新[5]。技術(shù)流程圖(如圖1所示):

    圖1 關(guān)鍵技術(shù)路線圖

    根據(jù)圖1可知:采用高精度遙感測繪和激光測量技術(shù),獲取高精度的三維空間地理位置信息,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行時(shí)空大數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建,采用三維實(shí)體模型表達(dá)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合的方法,建立地理位置信息的GIS空間信息庫,應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行地理位置信息的自動(dòng)化獲取,通過幾何語義一體化的智能處理,實(shí)現(xiàn)攝影測量、遙感、人工智能、大數(shù)據(jù)處理[6]。

    1.2 地理信息數(shù)據(jù)庫模型參數(shù)分析

    基于數(shù)據(jù)稀疏頻繁集檢測方法,采用最大概率密度檢測,得到地理信息數(shù)據(jù)的初始聚類目標(biāo)函數(shù)滿足lift(X→Y)>1,表明X和Y是正相關(guān)的,意味著相同子空下挖掘數(shù)據(jù)的離散度具有穩(wěn)態(tài)性;如果lift(X→Y)<1,則表明X和Y是負(fù)相關(guān)的,那么原始地理信息數(shù)據(jù)與分頁查詢的遙感數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性;如果lift(X→Y)=1,表明X和Y是獨(dú)立的,原始地理信息數(shù)據(jù)與分頁查詢的數(shù)據(jù)之間沒有相關(guān)性。由此,構(gòu)建全局統(tǒng)一的格網(wǎng)密度進(jìn)行結(jié)構(gòu)特征描述參數(shù)分布集,得到地理信息數(shù)據(jù)的空間變化特征的紋理可視化分布結(jié)構(gòu)(如圖2所示):

    圖2 地理信息數(shù)據(jù)的空間變化特征的紋理可視化分布結(jié)構(gòu)

    2.數(shù)據(jù)庫更新方法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

    2.1 地理信息數(shù)據(jù)庫更新的多節(jié)點(diǎn)距離測量

    獲取高精度的三維空間地理位置信息,在地理覆蓋范圍最大約束控制下,采用移動(dòng)測量和SLAM標(biāo)定的方法[7],得到定量描述矢量方向的空間變化特征,用P(u)表示,地理信息數(shù)據(jù)庫多節(jié)點(diǎn)測量數(shù)據(jù)的樣條曲線,如式(1)、式(2)所示:

    式(1)、式(2)中,u為時(shí)間函數(shù);x(u),y(u),z(u)分別為三維地理信息測量的空間分布坐標(biāo)參數(shù);Px(u)、Py(u)、Pz(u)分別為樣條曲線的矢量場信息評(píng)估量曲線,由此得到地理信息的多節(jié)點(diǎn)測量曲線(如圖3所示):

    圖3 地理信息的多節(jié)點(diǎn)測量曲線

    沿采樣點(diǎn)矢量正向和逆向?qū)ΨQ積分生成地理信息數(shù)據(jù)庫的測量參數(shù)分布擬合模型,如式(3)所示:

    式(3)中,w1、w2和w3分別為矢量場紋理分布權(quán)重;Si為地理信息數(shù)據(jù)庫的變分辨率;Hi為特征聚焦函數(shù);Vi為特征壓縮的維數(shù)。由此建立地理信息數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)更新狀態(tài)參數(shù)模型,根據(jù)矢量道路網(wǎng)變化信息分布,通過多節(jié)點(diǎn)距離測量的方法,分析地理信息空間道路信息。

    2.2 地理信息數(shù)據(jù)庫更新輸出

    分析地理信息空間分布單元網(wǎng)格內(nèi)不同階段的路網(wǎng)容量,采用道路網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)參數(shù)分析和多參量節(jié)點(diǎn)融合的方法,采用多層級(jí)特征進(jìn)行提取和累積轉(zhuǎn)換,地理信息空間的數(shù)據(jù)更新控制目標(biāo)函數(shù),如式(4)所示:

    式(4)中,α1、α2、α3、α4分別為不同階空間特征信息參數(shù);T(i,j)為坐標(biāo)卷積信息融合參數(shù);C(i,j)為數(shù)據(jù)庫檢索的自相關(guān)分量;E(i,j)為不同方向各個(gè)尺度的局部結(jié)構(gòu)參數(shù),提取小渦流等小尺度特征進(jìn)行數(shù)據(jù)庫更新,得到數(shù)據(jù)庫訪問傳輸負(fù)載,如式(5)所示:

    式(5)中,Ci為前像素點(diǎn)的輸出紋理參數(shù);Di為多頻噪聲融合分量;Mi為量化指標(biāo)參數(shù)集;Ni為模糊指向性聚類參數(shù),當(dāng)滿足以下關(guān)系,如式(6)所示:

    式(6)中,Ri為矢量場范圍內(nèi)的最小值;N為數(shù)據(jù)維數(shù),建立統(tǒng)計(jì)概率模型,得到取地理信息的多節(jié)點(diǎn)測量輸出特征,如式(7)所示:

    式(7)中,v為以矢量方向分布概率的多普勒二階梯度;vi(x)為方向變化信息;N為數(shù)據(jù)空間點(diǎn)數(shù),采用多點(diǎn)參數(shù)距離測量的方法,輸出的信息響應(yīng)特征,如式(8)所示:

    式(8)中,C1為地物特征;b為目標(biāo)地物的形態(tài)參數(shù);ws為高分辨率遙感影像分布集;Ci為地理空間的耕地形態(tài)信息;c2為街道信息;SIZEi為數(shù)據(jù)大小。通過上述處理,采用分區(qū)分層的地理學(xué)思想,建立地理信息空間分布模型,采用道路網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)參數(shù)分析和多參量節(jié)點(diǎn)融合的方法,實(shí)現(xiàn)地理信息數(shù)據(jù)庫更新[8]。

    3.實(shí)驗(yàn)測試

    為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)地理信息數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)更新的應(yīng)用性能,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。實(shí)驗(yàn)測試中,選擇街道、梯田、坡耕地、林草區(qū)、林間耕地等地理場景為測試對(duì)象,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)來自我國西南的山地區(qū)域的遙感信息,遙感監(jiān)測的經(jīng)緯度參數(shù)分布(如表1所示):

    表1 地理信息遙感監(jiān)測的經(jīng)緯度參數(shù) 單位:°

    由表1可知:采用3塊1000×1000像素大小的區(qū)域作為地理信息庫的更新驗(yàn)證集,得到原始的地理信息數(shù)據(jù)庫采樣的遙感影像數(shù)據(jù)(如圖4所示):

    圖4 原始的地理信息數(shù)據(jù)庫采樣的遙感影像數(shù)據(jù)

    圖5 數(shù)據(jù)更新結(jié)果

    采用本文方法,進(jìn)行數(shù)據(jù)庫更新,得到更新后的數(shù)據(jù)(如圖5所示):分析圖5可知:本文方法有效實(shí)現(xiàn)了地理信息數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)更新。測試更新的實(shí)時(shí)性,對(duì)比結(jié)果(如表2所示)。分析表2可知:用本文方法進(jìn)行地理信息數(shù)據(jù)庫更新的實(shí)時(shí)性較好,精準(zhǔn)度較高。

    表2 數(shù)據(jù)更新實(shí)時(shí)性對(duì)比 單位:s

    4.結(jié)束語

    本文在分析傳統(tǒng)地理信息數(shù)據(jù)庫更新所存在的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性不高的情況下,提出了基于多節(jié)點(diǎn)距離測量的地理信息數(shù)據(jù)庫更新路線,并對(duì)該技術(shù)的總體架構(gòu)和路線進(jìn)行詳細(xì)的分析;其次,通過真實(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的應(yīng)用性能較高,即能夠顯著提升地理信息數(shù)據(jù)庫的更新效率(實(shí)時(shí)性高)和精準(zhǔn)性,在數(shù)字城市和智慧城市項(xiàng)目建設(shè)過程中,具有很大的應(yīng)用價(jià)值。

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