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使用自主无人容器
摘要：银行上河床和地面设施的可视化对于分析条件，安全性和这种环境变化的系统至关重要。因此，在本文中，我们提出收集和处理来自各种传感器的数据（Sonar，Lidar，Multibeam Echosounder（MBES）和相机），以创建可视化以进行进一步分析。为此，我们从安装在自主，无人水文容器上的传感器中进行了测量，然后提出了一种数据融合机制，以使用水下和上方的模块进行可视化。融合包含有关经典图像和声纳的关键分析，点云的增强/减少，拟合数据和网格创建。然后，我们还提出了一个分析模块，该模块可用于比较和从创建的可视化中提取信息。分析模块基于分类任务的人工智能工具，有助于进一步与档案数据进行比较。使用各种技术测试了这种模型，以实现模拟和实际案例研究中最快，最准确的可视化。
地理数据的质量保证 - DiVA 门户
地理数据的使用在世界各地日益增多，因此数据质量也越来越受到重视。如今，地理数据组织正投入更多精力分析其当前确保和维护数据质量的方法，以满足客户日益增长的需求。瑞典政府非常重视组织之间的合作，并启动了一项建立国家地理数据基础设施的项目。为了使这种合作取得成功，生成的地理数据的可靠性必须很高，并且必须确保数据质量达到可接受的水平。本研究的主要目的是分析瑞典部分地理数据组织（Lantmäteriet、Stockholms Stad 和 Sjöfartsverket）的当前数据质量保证流程，找出脱节之处并提出改进建议。此外，还与国际组织 iMMAP 的数据质量保证流程进行了比较。
地理数据质量保证 - DiVA 门户
地理数据的使用在世界各地日益增多，因此数据质量也越来越受到重视。如今，地理数据组织正投入更多精力分析其当前确保和维护数据质量的方法，以满足客户日益增长的需求。瑞典政府非常重视组织之间的合作，并启动了一项建立国家地理数据基础设施的项目。为了使这种合作取得成功，生成的地理数据的可靠性必须很高，并且必须确保数据质量达到可接受的水平。本研究的主要目的是分析瑞典部分地理数据组织（Lantmäteriet、Stockholms Stad 和 Sjöfartsverket）的当前数据质量保证流程，找出脱节之处并提出改进建议。此外，还与国际组织 iMMAP 的数据质量保证流程进行了比较。