简介:摘要:本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法,以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析,提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类,同时结合传统图像处理方法进行精细化处理,从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段,我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果,结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升,具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义,为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。
简介:摘要:本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法,以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析,提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类,同时结合传统图像处理方法进行精细化处理,从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段,我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果,结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升,具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义,为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。
简介:【摘要】伴随着现代科学技术的优质快速持续发展,无人机遥感技术的实际应用范围正在逐渐扩展,客观上支持我国多个行业领域在测量技术活动开展过程中获取了充足便利条件。在无人机遥感技术的引入运用过程中,做好测量数据的处理工作,能确保无人机遥感技术发挥良好应用价值。本文围绕无人机遥感影像处理技术与高精度的实现,展开简要的阐释分析。
简介:摘要:高精度高精度地图能够为自动驾驶系统提供精准的定位,以及达到超视距感知增强自动驾驶车辆的感知能力。定位是自动驾驶领域路径规划最基础也是最关键的一个环节。高精度高精度地图质量控制的内容包括空间数据、属性数据、空间数掘之间的关系以及空间数据与属性数据之间的关联。数据的空间性决定了空问数据的基础性和重要性,因此空问数据的质量控制依然是数据质量控制的重要方面。
简介:摘要:无人机低空遥感技术最近广泛被采用,但无人机图像生成的真正射影像图(TDOM)的制图精度和制作过程需要进一步改进。本研究使用多旋翼无人机和专业相机,在离地160米的飞行高度和0.016米的地面样本距离(GSD)下,布置地面控制点并收集图像。论文概述了运动结构(SFM)、修正数字表面模型(DSM)和多视图图像纹理补偿工作流程,以生成高精度TDOM。而后,在TDOM上使用随机分布的检查点来验证其准确性,生成的TDOM的水平精度为0.0365米,垂直精度为0.0323米,GSD为0.0166米。消除了TDOM的倾斜和阴影区域,使建筑物保持垂直视角。生成的TDOM精度优于0.05,证明该方法可以用于识别农村宅基地以及土地规划和设计。