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资源导刊
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袁可林

月刊

1674-053X

zydkzz@vip.163.com

0371-68108253

450016

郑州市金水东路18号

资源导刊/Journal Ziyuan Daokan
查看更多>>本刊以党中央、国务院关于国土资源工作的方针、政策为指针，面向全国省国土资源系统、科研院所、矿山企业、房地产开发公司和关心国土资源事业的广大社会公众，是广大读者了解国土资源有关法律法规、信息动态、工作经验、科研成果、学术理论、市场走势、难点热点及国际动态的传媒载体。
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收录年代

    陕西榆林:实景三维让规划审查更智能

    贺枫斐
    18-19页
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    深耕时空大数据 培育新质生产力 河北省加快测绘事业转型升级

    王爽宋海娟李红涛
    19页
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    从"统筹发展和安全"角度谈如何守住测绘地理信息安全管理底线

    王晨阳
    20-21页
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    一种结合SOR算法的SLAM点云降噪方法

    刘志朋金泽林李浩然
    22-26页
    查看更多>>摘要：针对同步定位制图技术获取的三维点云存在离群噪声点问题，结合SOR算法提出了一种点云降噪方法，通过探究保留电脑云个数与参数k、n之间的关系获取了参数标准差倍数n以及邻域点数量k的最优值。采用此方法对室内、室外两个实验区进行降噪实验，结果表明:邻域点数量取 40、标准差倍数取 2 时降噪效果较好，此降噪方法能够高效地剔除离群噪声点，且点位误差符合精度要求。

    同步定位制图技术三维点云离群噪声点降噪参数寻优

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    基于多模态特征融合的无人机测绘图像目标识别研究

    黄东
    27-30,34页
    查看更多>>摘要：在分析无人机测绘图像时，主要依托单一图像特征进行目标识别，但容易受到部分干扰信息影响，导致目标识别结果F测度值(F测度值是一种综合考虑准确率和召回率的评价指标)较低。因此，提出基于多模态特征融合的无人机测绘图像目标识别方法。在计算无人机测绘图像像素点的扩散系数基础上，通过抑制或增强像素点的梯度值来实现图像去噪处理，提取图像的梯度特征、熵特征和对比度特征，并分别绘制特征图。运用多模态特征融合理念融合多方面图像特征，生成多模态特征图。结合SRC(稀疏表示分类器)和CNN(卷积神经网络分类器)建立多分类决策融合方案，得到多模态融合特征，并利用该特征进行图像目标识别。实验结果表明，在不同噪声比条件下，所提方法的目标识别结果F测度值总是大于 0。9，能更准确地识别出无人机测绘图像的所有目标。

    多模态特征扩散阈值对比度梯度无人机图像目标识别

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    遥感技术在自然保护地卫片执法中的应用研究

    胡堂学
    31-34页
    查看更多>>摘要：利用国产卫星影像的空间分辨率优势，结合人工智能算法开展变化图斑综合提取，以此探讨多源卫星遥感影像在自然保护地卫片执法工作中的适用性。研究结果表明:采用Tensorflow框架搭建变化检测模型，开展变化图斑提取，并利用深度学习地物分割算法优化图斑边界，可以提升监测精度，研究构建的变化检测模型可较好地提取出变化图斑，且地物混淆程度较低。采用GF2 影像进行图斑边界优化，较好地消除了图斑边界锯齿状等问题。通过叠加自然保护地等专题成果数据，筛选出了疑似违法图斑，避免了漏识别现象，提升了工作效率。

    GF1GF2变化提取分割优化自然保护地

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    倾斜摄影测量与激光雷达技术在大比例尺地形图高程精度方向的研究

    贺国亮高娜李裕家
    35-38页
    查看更多>>摘要：随着无人机倾斜摄影测量和激光雷达等测绘新技术的快速发展，大比例尺地形图生产作业逐渐向高效率、高精度、低成本转变。倾斜摄影测量与激光雷达技术相结合，可实现植被覆盖区域地形地貌的高精度测量。以某高速公路建设项目 1∶1000 地形图测制作业为例，通过不同技术方法之间的数据论证对比，探索试验倾斜摄影与激光雷达技术在地形图生产中的整体效率及精度是否满足作业要求，以期为后续项目生产提供技术指导。

    倾斜摄影测量机载激光雷达(LiDAR)大比例尺地形图高程精度

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    ArcMap环境下的宗地四至交互式填写工具设计与实现

    李巨云钟尊听杨正英
    39-42页
    查看更多>>摘要：为了提高权籍调查类项目内业数据生产中的宗地四至录入效率，创造性提出一种宗地四至交互式填写方法，并基于ArcMap软件开发了插件工具。该工具实现了单人日录入逾 2000 宗地四至信息的良好效果，在一定程度上提高了录入准确度，可应用于多地、多类型项目生产。

    宗地四至权籍调查ArcGISArcMap二次开发

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    基于多级特征融合的高光谱遥感影像分类研究

    李启洪
    43-45页
    查看更多>>摘要：针对传统模型对小样本数据集分类时精度低和分类性能不稳定等问题，结合混合卷积网络的特征提取优势，提出一种改进的混合特征提取分类模型。首先以混合卷积神经网络为基础，在 3D特征提取阶段加入一个多深度的单一尺度特征提取块，以提高空谱联合特征提取的判断能力;然后在 2D特征提取阶段，嵌入多尺度交互的注意力模块，用于抑制尺度空间中无效信息的干扰。在Pavia University数据集上进行实验，并与传统模型进行对比。实验结果表明:该方法的总体精度为 95。79%，均优于对比模型的分类结果。

    高光谱图像分类混合卷积神经网络深度学习特征提取

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    三角高程结合精密水准在申嘉湖高速(上海段)特大型桥梁挠度检测中的应用

    史晟恺
    46-48页
    查看更多>>摘要：常规的特大型桥梁挠度检测方法往往采用单一仪器进行测量，尽管精密水准精度高，但在高速公路封道不便或路面钉子无法反映桥墩沉降等特殊情况下，应用也受限。同样，仅使用RTK测量高程，精度也无法满足现实需求。通过对比多年实际测量数据，结合数学理论进行建模分析，在获得实际测量数据基础上计算出相应的精度指标，并进行定量分析。研究结果表明，利用高精度全站仪测量三角高程，同时结合精密水准测量技术，不仅能高效准确地测量地形复杂的特大型桥梁挠度，还能有效保障作业人员安全，满足抗干扰目的。

    桥梁挠度水准仪高精度全站仪三角高程

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