【摘 要】
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针对近景影像匹配过程中误匹配率较大的情况,本文提出了一种基于Harris和SIFT特征的近景影像匹配方法。该方法首先提取Harris角点和SIFT特征,运用灰度相关系数和BBF-KD树方法将Harris角点和SIFT特征完成双向一致性匹配;然后,利用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向得到内点集A与B,将内点集A、B合并生成Delaunay同名三角网;最后,在同名三角形约束下通过缩小Harr
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针对近景影像匹配过程中误匹配率较大的情况,本文提出了一种基于Harris和SIFT特征的近景影像匹配方法。该方法首先提取Harris角点和SIFT特征,运用灰度相关系数和BBF-KD树方法将Harris角点和SIFT特征完成双向一致性匹配;然后,利用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向得到内点集A与B,将内点集A、B合并生成Delaunay同名三角网;最后,在同名三角形约束下通过缩小Harris特征点阈值T得到新内点集,实时插入同名三角网中,直到生成足够数量的内点。实验所得内点数分别与合并加密
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基于农业区位论,采集23组土壤-小麦匹配样品,探究北京市不同圈层土壤-小麦系统中Pb的全量、形态与生物有效性。结果表明:①频繁的交通活动与工业释放致使城区土壤呈现出Pb污染,而长期污水灌溉等农业活动导致了近郊平原局部土壤Pb污染。②土壤中Pb主要以残余态与有机结合态形式存在,其次是铁锰氧化态,而碳酸盐结合态与离子交换态非常少。Pb的活性从中心城区到近郊平原、远郊平原逐渐下降。③小麦植株中Pb含量与
针对中国人多地少,且处于城镇化快速发展阶段的客观现实,以及城市空间扩展研究中存在的一系列问题,比如相对缺乏合理性评价,存在重实证轻理论,重个案缺规律,重特大、发达城市轻一般城市的不足,本文从城市空间扩展非协调性的基础理论问题着手,构建非协调性评价体系,并以2009年中国246个地级市为研究单元,对其扩展规律进行总结;然后从微观层面的行为主体博弈、要素流集聚扩散及制度安排反馈视角讨论了其内在机理;最
本文基于黄土高原地区1959-2008年51个地面气象台站的逐日降水资料,计算了降水集中度(PCD)和集中期(PCP),并结合EOF、趋势分析以及相关分析等方法对我国黄土高原地区年内降水不均匀性特征及其趋势进行了分析。结果表明:①黄土高原地区PCD在0.53~0.75之间,自东南向西北逐渐增加,而PCP变化不大,主要集中在7月中旬和下旬;②近50a黄土高原地区PCD主要以南北反向型分布为主;③从变
陕西省韩城矿区煤炭资源丰富,但环境污染非常严重,当地居民对此深感焦虑。本研究的目的是了解不同属性的居民对环境污染的调适行为差异以及影响因素,供政府部门参考。通过454份有效问卷的统计,利用卡方检验、秩和检验和探索性路径分析方法,得到以下结论:①大多数居民都很少或没有采取有关措施来要求改善环境。其中"给有关部门打电话"是居民最常用的要求改善环境的措施。②性别分组对大气污染、水污染和噪音污染的调适行为
通过对汉江上游河谷的考察，在旬阳县东段构元一棕溪乡河段发现的典型的全新世古洪水滞流沉积剖面，进行了古洪水沉积学和水文学研究.在野外考察的基础上，对于采集的全新世地层剖面序列样品，进行粒度成分和磁化率等分析测试，从沉积角度揭示了这些沉积层是古洪水在高水位滞流环境中悬移质泥沙的沉积物.通过地层对比分析确定由其记录的古洪水事件分别发生全新世早期9000～8500 a B.P.和全新世晚期3200～280
近几十年气候变化加剧了一些地区的水资源时空分布不均匀性,使水灾害事件呈突发、频发、并发、重发趋势。本文选取中国东南沿海的甬江流域为研究对象,基于近55年日过程降雨资料(1956-2010年),采用集中度分析和Mann-Kendall(MK)趋势检验等统计学方法,分析甬江流域降水的变化特性。结果显示,甬江流域20世纪80年代后,年降水集中度呈现显著(置信水平95%)的下降趋势,汛期降水量占年降水量比
淮河流域建设了许多闸坝,为揭示如此密集的闸坝对河流自然水文情势的影响,选取比较典型的淮河干流上的蚌埠闸作为控制节点,用成熟的IHA法和RVA法,研究蚌埠闸及其上游闸坝对水文情势的影响程度,同时通过蚌埠水文站水文情势变化的估算来分析闸坝对淮河河流生态水文条件的影响。结果显示,这些闸坝对河流水文情势的影响强烈,特别是在枯水季节。由此得出的淮河蚌埠段生态水文目标可为蚌埠闸开展生态系统管理、生态修复以及进
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针对BP神经网络的初始化权值和阈值的随机性,易导致训练速度慢和落入局部极小等弱点,本文运用具有并行特性和全局优化能力的粒子群算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于粒子群-BP神经网络的大坝变形监测模型,并以丰满大坝多年监测的坝顶水平位移资料为例进行实证分析。与经典BP神经网络模型的预测结果相比,粒子群-BP神经网络模型的收敛速度更快、预测精度更高。
针对点云修补过程中点云边缘的残缺区域边界信息的不确定性问题,本文提出了一种基于影像边缘特征与LS-SVM的点云边缘残缺区域修补方法:首先将影像与点云进行配准,并利用亚像素边缘检测算法提取目标边缘特征;然后构造一特征平面,同时将训练样本集与目标边缘特征投影至该平面,以确定重采样范围与点位;通过利用最小二乘支持向量机回归方法,获得残缺区域的曲面方程并进行重采样,最终完成修补。实验证明,该方法得到的修补