遙感影像能作為導航地圖使用嗎?

時間 2022-01-04 11:44:37

1樓:測繪小河馬

很遺憾,並不行。

1、道路的上下行需要區分。單純採集一段道路是完全可以的,但究竟應該怎麼採集是個問題。導航特別在意道路的上行和下行,傳統的採集道路中心線和邊線是肯定不行的。

這個上下行還要和路口進行一些關聯,這樣導航才能準確告訴你何時掉頭,何時左轉。

2、高架、隧道等立體交通要處理。遙感影像對於多層的立體交通是無能為力的,單純的二層立交尚可估摸一下,與道路同步的高架快速路就完全無法判斷底層車道和上下行的情況了。遇上三層、四層或者更多層的時候,直接就抓瞎了。

即使能把各層道路都估摸出來,只能單向通行的匝道絕對是導航資料處理的噩夢。

3、禁行道路。城市的道路會有單行道,現在還會出現道路或車道的分時禁行。遙感影像顯然無法判斷道路的禁行,這種情況只能到實地去採集才行。

4、車道。乙個合格的導航軟體,應該能夠提示車輛通過路口時應該走哪個車道,比如左轉是左邊第乙個,直行中間兩個,右轉右邊進輔道。這對於遙感影像來說,首先解析度不一定可以支援準確採集到,第二採集精度難以達到要求,稍微手抖精度低了定位時容易誤入其他車道,這樣很容易悲劇。

5、目的地。導航不是為了導航而導航,是為了去某乙個具體的地點。出發點可以是GPS定位點,可目的地一定是乙個具體的地點,比如酒店、商場、學校、寫字樓、小區、車站......

這些專業術語叫興趣點(Point Of Interest,POI)。這個不用說也知道,看影像肯定無法採集出來。

這樣的栗子還能舉很多很多,總之就是導航地圖不能簡單的在遙感影像上解譯製作,必須要實地採集。一般怎麼採呢,現在比較多採用街景車。對,就是曾經很流行的街景地圖那個街景車。

現在街景地圖更新的頻率不如過去了,但是圖商們還是很積極在跑街景,主要就是為了更新導航資料。車上路這麼一掃街,什麼車道啊,禁行標誌啊,路口啊,匝道啊都看得很清楚,結合遙感影像和現有測繪資料就可以細化道路情況了。同時,掃街時候還能掃到沿街景觀,這是更新興趣點的乙個重要參考。

在我們測繪行業,導航電子地圖是獲取門檻最高的一項資質,技術含量高,資料範圍廣,資金投入大,使用者也是特別的多,堪稱CROWN上的明珠。同時,導航電子地圖也面臨最為嚴格的監管,其資訊保安處理甚至有國家強制性標準《GB 20263-2006 導航電子地圖安全處理技術基本要求》。

千萬不要小看了導航喲。

2樓:好奇害死貓

可以使用,但是不合適。

什麼東西都是合適才是最好的,導航最重要的就是道路,其它元素都要低乙個等級。遙感影像級別不夠,放大了根本看不清楚,級別夠了,資料量就大了,也只是起點綴作業,但是會導致速度慢還浪費流量。這也是導航系統沒有用遙感影像的乙個原因。

3樓:Kenshin

可以,但不實用。

就我個人而言,導航時候獲取的資料越簡單、越精確就行。一旦加入遙感影像,資訊一下子複雜起來,反而影響開車以及有效資訊的獲取。

Hadoop 是否適合海量遙感影像資料處理?

向磊 完全可以,但需要自定義inputformat來識別和讀取資料切片,結合GPU CUDA做大規模浮點運算,但是這個比較前沿,不夠穩定。 造輪子 韓冰 呂超 回答到其中一面,在這裡通過hadoop的應用特點,分析為什麼hadoop不適合海量遙感影像資料處理的原因。從儲存來說 提到的海量影像遙感資料...

高解析度遙感影像分類方法有哪些

分類方法有模糊分類。模糊分類是以模糊集合論為基礎,針對不確定事物的分析方法。模糊分類法與傳統分類法不同,它認為乙個像元是可分的,即乙個像元可以是在某種程度上屬於某個類而同時在另一種程度上屬於另一類,這種類屬關係的程度用像元隸屬度表示,通常運用模糊分類的關鍵是確定像元的隸屬度。去地理國情監測雲平台上面...

什麼時候需要對遙感影像進行輻射校正處理?

兔兔愷 你說的應該不是單幅影象的輻射定標,而是多幅影象間的輻射校正。一般來說,只要是不同條件下拍攝的多個影象,就需要輻射校正,比如 1 不同感測器拍攝的,他們的光譜響應函式不一樣 2 不同時間拍攝的,存在大氣條件差異 3 不同角度拍攝的,有些衛可以側擺,存在BRDF差異實際上,不存在以上條件完全相同...