中商产业研究院十四五现代综合交通运输体系发展规划47页

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中指研究院2021中国商铺租金指数研究报告17页

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基于BP神经网络的多特征融合变化检测方法

当前，随着遥感影像空间分辨率的提高，传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题，文中引入BP神经网络，提出了一种多特征融合的遥感影像变化检测方法。在提取影像光谱特征、纹理特征和空间特征的基础上，构建了用于进行二类分类的BP神经网络模型，并在一定数量的样本支持下，有效完成了变化信息的提取。实验表明，文中方法相比于传统的影像代数法和仅使用对象光谱特征的方法，在保持较高正确率的情况下，有效降低了漏检率和虚警率。

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海洋测绘航空摄影测量体系建设思考

航空摄影测量是国内外普遍采用的地形图测绘手段，技术成熟，应用广泛[１]。近年，航空摄影测量技术呈现出快速发展趋势：特别是无人机航测平台的发展，降低了航空摄影作业难度，极大推动了航测技术的应用范围，航摄相机技术创新，实现了大幅面、高分辨率、多视影像快速获取，自主定位定姿（POS）技术突破，惯性导航单元（IMU）和差分GPS的结合应用，有效降低了对地面控制的依赖性，使稀少控制或无控测图成为可能，航测数据自动化处理技术提高，实现了联合平差、空三加密、数字高程模型（DEM）生成、数字正射影像（DOM）生成的自动化处理[２]。

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基于遥感影像的海岸线提取技术研究进展

常用于水边线提取的遥感手段主要有卫星光学遥感、微波遥感和激光雷达技术。从这三种常用的水边线提取遥感技术角度出发，分析比较了基于各类型数据提取水边线的主要方法原理、特点及适用情况。介绍了潮位校正和基于DEM数据的两种获取真实海岸线的研究方法及三维激光扫描数据的应用。最后就目前该领域的不足之处提出了今后研究的可行性建议。

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基于SERD与SPAN的全极化SAR数据海岸线分类

基于Wishart分类器的全极化SAR图像H/α分类方法应用于海岸线分类，可区分不同海岸线类型。在聚类过程中，传统H/α-Wishart方法时常将各类聚类中心对应的散射机理混淆，使得同为单次面散射的淤泥质与砂质海岸线类别难以区分。针对此问题，本文提出了改进型的辅助分层分类方法。算法运用单次反射特征值相对差异度与极化总功率系数构成的二维特征空间，结合支持向量机得到最优分界判据，以分离初始分类结果中混淆的淤泥质与砂质海岸线。实验表明，改进方法能够有效区分淤泥质与砂质岸线，分类混淆矩阵对应kappa系数由0.794提升至0.853，分类识别率得到显著提高。本文发表在《海洋测绘》2016年第2期上，现编发给朋友们阅读了解。

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基于神经网络技术的遥感水深反演模型研究

利用Landsat7ETM＋遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性，选取了相关性较好的ETM1、ETM2、ETM3、ETM4、ETM3/ETM2 等5个水深反演因子，建立了BP神经网络水深反演模型，为充分体现BP神经网络模型的优越性，利用SPSS软件建立了单波段、波段比值、多波段三种不同的线性回归模型。通过对比发现，具有很好的自适应能力和非线性映射能力的BP神经网络模型在处理遥感水深反演问题上比传统的线性模型效果更好。

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海洋测绘专业发展研究

海洋测绘是研究与海洋和陆地水域有关的地理空间信息采集、处理、表示、管理和应用的科学与技术，既具测绘学科各分支的综合性，又有其独特性。海洋测绘是一切水域活动的先导，具有国际性、全局性和基础性等特征，不仅为航行安全和军事行动提供保障，也为开展地球形状、海底地质构造运动和海洋环境等科学研究，以及开展海洋资源开发和实施海洋工程建设提供基础资料。

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