藥業行業研究范文

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第1篇

關鍵詞：攝影測量 空間數據 生產流程 關鍵技術

中圖分類號：P23 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）05（a）-0038-02

1 產品模式

1.1 基本產品

根據目前基礎地理空間數據生產技術發展和用戶的需要，基礎地理空間數據產品主要包括以下四種基本模式：數字線劃圖（DLG）、數字正射影像圖（DOM）、數字柵格地圖（DRG）、數字高程模型（DEM），簡稱為“4D”。這些產品可根據需要以數字和模擬二種形式提供。根據用戶的需要可形成復合產品，如數字線劃圖與數字正射影像圖疊加可形成數字影像地形圖。

（1）數字線劃圖，簡稱為DLG（Digital Line Graphic）。

是地形圖上基礎要素信息的矢量格式數據集，其中保存著要素的空間關系和相關的屬性信息。數字線劃圖可滿足各種空間分析要求，與其他信息疊加，可進行空間分析和決策。

（2）數字正射影像圖，簡稱為DOM（Digital Orthophoto Map）。

是利用數字高程模型對掃描處理后的數字化的航空像片或遙感影像，逐像元進行輻射糾正、微分糾正和鑲嵌，按標準分幅的地形圖范圍進行裁切生成的影像數據，帶有公里格網和內、外圖廓整飾和注記的影像平面圖，具有地圖的幾何精度和影像特征。DOM具有精度高、信息豐富、直觀真實的特點，可作為背景控制信息、評價其它數據的精度、現勢性和完整性；從中可提取自然資源和社會經濟發展信息或派生出新的信息，可用于地形圖的更新。

（3）數字高程模型，簡稱為DEM（Digital Elevation Model）。

是在高斯投影平面上規則或不規則格網點的平面坐標（X，Y）及其高程（Z）的數據集。為控制地表形態，可配套提供離散高程點數據。

（4）數字柵格地圖，簡稱為DRG（Digital Raster Graphic）。

是以柵格數據格式存儲和表示的地圖圖形數據文件。在內容、幾何精度、規格和色彩等方面與地形圖圖形基本保持一致，可用于DLG數據的采集、評價和更新，也可與DOM，DEM等數據疊加使用，從而提取、更新地圖數據和派生出新的信息。

1.2 復合產品

（1）數字影像地形圖（Digital Orthophoto Topographic Map）。

以數字正射影像圖（單色或彩色）為基礎，疊加相關的數字線劃圖而產生的復合數字地圖產品。同時具有正射影像圖的精度高、信息豐富、直觀真實的特點和矢量數據保存著要素的空間關系和相關的屬性信息的特點，可以為各種用戶提供地形信息和最新空間實體信息，滿足不同用戶的需要。

（2）數字影像地面模型（Digital Orthophoto Ground Model）。

以數字正射影像圖（單色或彩色）為基礎，疊加相關的數字高程模型數據而產生的復合數字模型產品。具有正射影像圖的基本特征和立體突出顯示地表的起伏形態的特點，可為用戶提供直觀地表三維景觀，可用于工程規劃和優化設計。

（3）數字影像專題圖（Digital Orthophoto Thematic Map）。

以數字正射影像圖（單色或彩色）為基礎，疊加相關的專題矢量數據而產生的復合數字地圖產品。同時具有正射影像的基本特征和突出表達各種不同專題地圖信息的特點，可以為各種用戶提供直觀信息和與之相關的豐富的背景信息，滿足各專業部門對專題圖的需要。

2 基本特征

2.1 數據格式

基礎地理空間數據的數據格式主要分為矢量和柵格二種，數字線劃圖為矢量數據集，每一地理要素分別采用點、線、面描述其幾何特征，并賦予屬性，同時按要素分類分為若干數據層，提供地理信息系統做空間檢索、空間分析使用。數字正射影像圖、數字高程模型和數字柵格地圖為柵格數據集，數據結構就是像元陣列，每個像元由行列號確定它的位置，且具有表達實體屬性的類型或值的編碼。

矢量數據能全面地描述地表目標，可隨機的進行數據選取和顯示，與其它信息疊加，可進行空間分析、決策。具有嚴密的數據結構，數據量小，可完整地描述數據的拓撲關系，便于深層次分析，輸出質量好，數據精度高，但其數據結構復雜、技術要求高。柵格數據具有數據結構簡單，空間數據的疊加簡便，易于進行空間分析，相對來說圖形數據量大，數據和信息量受像元大小的限制。

2.2 基本內容

考慮到基礎地理空間數據采集時間和產品的提供周期，基礎地理矢量數據可分為三個層次：第一層次分為核心地形要素；第二層次為在核心地形要素的基礎上，根據各地不同的需要，選取更多的其它要素（可選要素）；第三層次為全部地形圖要素（全要素）。

矢量數據的基本內容：大地控制測量數據（包括平面控制點、高程控制點、天文點、重力點）、水系及附屬設施、建筑物及附屬設施、交通運輸與管線設施、境界、地表覆蓋、地貌。

柵格數據：DEM格網數據，格網間距5 m或12.5 m；DOM影像數據，地面分辨率為1 m；DRG圖形數據，分辨率不低于250dpi.

文本數據：地名數據，含地名位置、類型、行政區劃、經濟信息等；元數據，說明數據內容、質量、狀況和其他有關特征的背景信息，是數據自身的描述信息。

3 基于全數字攝影測量法空間數據生產流程及關鍵技術研究

基于全數字攝影測量的空間數據生產流程如圖1所示。

3.1 資料準備

航攝資料如航攝底片、控制點資料、相關的地形圖、航攝機鑒定表、航攝驗收報告等應收集齊全；對影像質量、飛行質量和控制點質量應進行分析，檢查航攝儀參數是否完整等。

3.2 影像掃描

根據航攝底片的具體情況，設置與調整掃描參數，使反差適中、色調飽滿、框標清晰，灰度直方圖基本呈正態分布，掃描范圍應在保證影像完整（包括框標影像）的前提下盡可能地小，以減少數據量。影像掃描分辨率根據下面公式確定：

影像掃描分辨率R=地面分辨率/航攝比例尺分母。

3.3 定向建模

自動搜尋框標點，放大切準框標點進行內定向，對定向可由計算機自動完成，人機交互完成絕對定向如不符合要求，需重新定向，直至符合限差要求。

檢查定向精度，需滿足要求；相，完成定向后需檢查坐標殘差。

3.4 數據采集

（1）立測判讀采集，需嚴格切準目標點，要求按中心點、中心線采集的要素，其位置必須準確，點狀要素準確采集其定位點，線狀要素上點的密度以幾何形狀不失真為原則，密度應隨著曲率的增大而增加。每個像對的數據必須接邊，自動生成的匹配點、等視差曲線或大格網點、內插的小格網點均需漫游檢查，保證其準確性，為提高DEM精度，需人工加測地形特征點、線和水域等邊界線。

（2）采集的數據應分層，進行圖形和屬性編輯，矢量數據線條要光滑，關系合理，拓撲關系正確，屬性項、屬性值正確；利用DEM數據，采用微分糾正法對影像重采樣獲得DOM數據。

（3）DEM和DOM數據需進行單模型數據拼接，檢查拼接處接邊差是否符合要求；同樣矢量數據接邊應符合要求，各屬性值要一致，任何不符合要求的數據均需重新采集，修改正確的數據按圖幅裁切，生成最終的以幅為單位的數據，提供檢查和驗收。

3.5 元數據制作

可由相應的專業軟件進行計算輸入各屬性項中，無法自動輸入的內容由人工輸入。

參考文獻

[1] 樊鴻云.航測內業數據分析[J].遙感技術應用，2012（12）.

第2篇

在網絡游戲市場，2009年我國網絡游戲市場實際銷售收入達到256.01億元，比2008年增長了39.4%，并帶動電信、IT、傳統出版等相關產業產值近550億元。我們認為，2009年中國網絡游戲市場增速放緩，這是網絡游戲市場自2005年以來增幅首次放緩，中國網絡游戲市場渡過快速發展期后，迎來了市場發展的轉折點，預期未來，盡管中國網絡游戲市場營收規模仍將持續擴大，但是發展減緩已經成為必然趨勢。

中國網絡游戲市場用戶規模情況

據CNNIC統計數據顯示，2009年中國互聯網網絡游戲用戶規模為2.65億人，相比于2008年，增幅為41.05%，占2009年互聯網總體網民3.84億人的69.01%，是眾多互聯網應用中用戶認知度較高的應用之一。

中國網絡游戲市場競爭格局

我們認為，隨著2009年盛大、搜狐分拆網游業務單獨上市后，市場格局發生了一定的變化。騰訊較成熟的MMOG收入雖然繼續下降，但是來自《地下城與勇士》和《穿越火線》兩款游戲資料片和開展推廣活動以及新的網頁MMOG《絲路英雄》開始受到歡迎，2009年全年游戲收入達到53.85億元，占據市場21.03%的市場份額。盛大游戲全年收入規模達48.07億元，占比18.78%，其次是網易、完美時空、搜狐等。

數據顯示，2010年Q1中國網絡游戲市場營收規模為92.05億元，增長相對放緩。其中，2010年Q1騰訊網絡游戲市場營收為33.84億元人民幣，占比達36.8%，盛大、網易、完美時空依次排名，營收占比分別為12.4%、12%、6.8%。我們研究發現，中國網絡游戲的市場集中度略有提升，一些大型廠商如騰訊、盛大、網易等在中國網絡游戲市場扮演的角色越來越重要。

中國網絡游戲市場投資情況

據清科研究中心的數據顯示，2000年-2010年上半年，中國網絡游戲行業共有92起投資案例，其中已經披露的投資案例為57起，披露投資金額總額為42030萬美元，平均單筆投資金額為737.37萬美元。

2009年，中國網絡游戲行業共有17起投資案例，其中已經披露金額的投資案例為15起，披露投資金額總額為10027萬美元，平均單筆投資金額為668萬美元。總投資案例數量同比下降19.05%，披露的投資金額總數同比下降44.12%。這是2005年以來，中國網絡游戲市場投資案例集投資金額首次出現下滑局面，在一定程度上說明中國網絡游戲市場已經進入了緩慢增長期，資本市場對網絡游戲的態度更加冷靜和客觀。

從2010年上半年的投資情況來看，中國網絡游戲行業共有6起投資案例，其中披露金額的投資案例為5起，披露投資金額總額為1035萬美元，平均單筆投資金額為259萬美元。

2004-2009年中國網絡游戲投資案例中，Series A投資案例數量仍占據市場主要份額，共披露投資案例34起，投資金額為12317萬美元，在總體投資案例中的占比分別為53.13%和33.99%。此外，有18起投資案例未披露投資輪次，占比達28.13%。

2004-2009年中國網絡游戲行業投資仍是以初創期和擴張期階段為主，這與中國互聯網行業投資階段相契合。從2004年以來的投資階段可以看出，擴張期遙遙領先于其他投資階段，已披露的投資案例數為33起，占比達51.57%；從投資金額來看，擴張期居多，已披露的投資案例金總數為27945萬美元，占比達77.11%。

2004-2009年中國網絡游戲行業投資熱點區域以上海為主，上海網絡游戲行業投資案例數為29起，占比為45.32%，上海地區已經披露金額的投資案例為17起，總投資金額為12388萬美元，占比達49.07%，平均投資額為1046萬美元。北京地區網絡游戲投資案例數位居第二，投資案例總數為19起，占比達29.69%，其中已經披露的投資案例數位17起，占比為34.19%，平均投資額為729萬美元。在網絡游戲行業中，上海、北京地區是投資最為活躍的地區，遙遙領先于其他地區。

2004-2009年中國網絡游戲行業投資案例中，外幣與人民幣投資案例數量與總投資額都存在一定的差異。在已經披露的64起案例中，外幣投資為32起，人民幣投資案例數僅為16起；投資金額方面，外幣投資金額明顯超過人民幣投資金額，外幣投資金額達到28382萬美元，占比達78.32%。我們分析認為，隨著中國網絡游戲市場發展逐漸進入成熟期，中國人民幣基金的快速發展，人民幣在網絡游戲市場的投資將進一步加大，但是外幣仍在一定時間內扮演重要的角色。

中國網絡游戲市場投資機會與風險

中國網絡游戲市場的發展趨勢如下七點：

(一)中國網絡游戲產品3D化趨勢明顯

(二)媒體化進程及新收費模式的摸索將加速中國網絡游戲的商業模式創新發展

(三)中國網絡游戲市場的營收與用戶數量持續增加，增速放緩

(四)中國網絡游戲的跨界合作案例日漸增多

(五)中國網絡游戲海外將進一步海外拓展

(六)外圍企業將通過并購或戰略投資形式進入網絡游戲市場

(七)“國家隊”將主要通過合作方式進入網絡游戲市場

中國網絡游戲產業的投資機會主要集中在以下四方面：

(一)中小網絡游戲開發商，甚至是小規模的游戲研發團隊

(二)綜合或垂直的網絡游戲運營平臺商

(三)虛擬貨幣交易平臺商

(四)與網絡游戲相關的一些行業服務提供商

中國網絡游戲市場投資面臨的主要風險有：

(一)政策風險

中國網絡游戲市場已經引起了中國政府相關監管部門的廣泛關注，行業立法紛紛制定。未來，預計國家將繼續加大對市場的監管，包括游戲的審批、運營環節、虛擬貨幣交易等環節，尤其是針對未成年人網絡游戲的監管力度將持續加強，不排除出臺更為嚴厲的政策，一定程度上加大了投資網游行業的政策監管風險。

(二)行業風險

首先，從游戲品質來看，同質化明顯，中國自主研發的游戲創新力度不足；

其次，從運營角度來看，國內運營格局已經形成，海外拓展仍需一段相當長的發展時間；

再次，從盈利角度來看，在線時長及道具收費面臨疲軟，新的收費模式尚未清晰；

第3篇

關鍵詞：航測內業 遙感影像 融合 方法

中圖分類號：TP751 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）09-0089-01

隨著時代的發展，遙感技術，遙感數據量激增，分辨率大大提高多源遙感應用遙感數據的有效利用已經成為瓶頸問題。多源遙感數據雖具有重要的互補性，但存在冗余性；應用單源遙感數據獲取信息的有限性，已難于滿足實際需求。因此，利用多源遙感數據，有針對性的去除無用的信息，消除冗余，減少了數據處理量，而且還大量的數據整合有用的信息，以方便信息的功能相得益彰，發揮他們的各自優勢，為更多的很多有用的信息，遙感影像融合技術應運而生。

1 多源遙感影像的融合

1.1 遙感影像數據融合與預處理

遙感影像數據融合是一種將低分辨率的多光譜數據與高分辨率的全色數據利用數學的方法，通過嚴密的計算，進而得到兼具兩種原始影像數據優點的數據處理過程。數據的融合首先對原始遙感影像收集的數據要進行融合，對遙感影像進行合適的預處理：除去原始影像中有問題的掃描線和噪聲，以便增加影像質量提高融合效果；根據被融合影像中得取邊緣、形狀、輪廓、紋理等這些信息進行處理，增加速度，而最重要的是對要進行融合的影像進行空間配準。融合之前對多種來源的數據進行高精度的圖像配準是為了改善一體化的質量是非常關鍵的因素。

1.2 影像數據的融合

多源遙感影像的數據進在行融合時，需根據實際測量的需要和融合的目標選擇適應的融合方法，通過各種方法的原理和步驟進行。融合過程中的每一步變換都要進行確定和選擇一系列的參數，最后的融合效果直接受這些參數的影響，因此一種融合算法也需要反復的進行試驗，而最適當的融合方法以及融合時選擇什么樣的參數，要在不同的融合方法之間進行比較之后才可以確定。對于各種算法所獲得的融合遙感影像，根據實際需要進一步的處理，如“匹配處理”和“類型轉換”等，以取得研究的目標更明確的表示。

2 航測內業中遙感影像融合的主要方法

遙感影像融合選擇合適的融合方法是最關鍵的，影像融合主要分為像素級、特征級和決策級融合等三個層次。

本文基于像素級的影像融合方法，只選取五種方法進行討論： Brovey變換、乘積變換、主成分變換、HIS變換、小波變換。

2.1 遙感影像融合中的Brovey變換法

Brovey變換法是一種相對簡單常用的比值運算的影像融合方法，是通過歸一化后的三個波段多光譜影像與高分辨率影像的乘積的融合方法。Brovey融合是一種應用廣泛的RGB彩色融合變換方法，也稱色彩標準化融合。它可以應用于不同傳感器的影像數據融合，如TM多光譜和SPOT全色影像的融合。它的特點是：簡化圖像轉換過程的系數以最大限度地保留多光譜數據的信息。一定程度上保持了多光譜數據的完整性又增強了圖像的細節，對于山體、水體、植被一類地物表現非常明顯，幾乎保持了原始影像的色調信息。但是B rovey變換法的局限性只能處理三個波段的多光譜數據的融合，工作量少，從而限制了它的使用。同時，此變換法還存在著融合圖像受噪點影響大、高分辨率零星細節保留過多等缺點。

2.2 遙感影像融合中的乘積變換方法

乘積變換利用最基本的乘積組合算法直接對兩類遙感影像信息進行合成，是應用最基本的乘積組合算法。即把多波段圖像中的任意一個波段值與高分辨率遙感數據的乘積賦給融合以后的波段數值。它是由Crippen的特種分析技術演變來的，通過演變表明：將一定亮度的影像進行乘積變換處理時，只有乘積變換使其色彩保持不變。可用這種方法把人工特征、城市道路等高反射特征地物突顯出來，一般適用于在城市、郊區的研究。

2.3 遙感影像融合中的主成分變換方法

變量之間的關系是基于主成分分析的方法，也稱為KL變換方法，在盡可能不丟失信息的前提下，使用線性變換的方法實現數據壓縮的方法。其目的是把多波段的圖像信息壓縮或綜合在一幅圖像上，以使各波段信息能最大限度地表現在新的圖像上。它主要用于： 增強數據壓縮影像； 在光譜特征空間中突出物理意義顯著的指數； 監測土地利用的動態變化。

2.4 遙感影像融合中的HIS變換方法

融合多源遙感圖像時最常用的方法是HIS變換法，是遙感影像融合算法中最常用的算法之一。HIS變換屬于色度空間的變換，由明度、色調、飽和度來構成，被稱為圖像融合成熟的標準方法。在色度學上，利用分離出來的影像明度與高分辨率影像數據（全色數據波段）進行簡單替換或適當的算法計算，得到一個分量，將分離出來的影像明度用計算得到的分量進行替換，再對替換后的明度、色調和飽和度三分量圖像進行反變換，生成RGB數據融合成果。進行融合處理后可增強融合的飽和度，改善了圖像的質量和分辨能力，可用于增強地質特征、增強色彩、微地物、微構造等信息的提取和解譯。

2.5 遙感影像融合中的小波變換方法

小波變換是一種新興的數學分析方法，已經受到了廣泛的重視。是介于頻率域表達和函數的空間域表達之間的一種方法。經小波變換可將原始圖像分解成不同空間分辨率、頻率特性和方向特性的子圖像進行分析處理。它的分頻特征相當于劃分的高、低頻濾波器，信號可以分解為低頻和高頻細節、紋理信息，原始信號中包括的信息，而不會失去。小波變換的優點：有變焦性、小波基選擇靈活性和信息保持性等。而圖像融合的主要是使融合后的圖像兼具全色數據的高空間分辨率和多光譜數據的色彩信息，從而提高融合圖像的可判讀性。

3 結語

目前，多源遙感圖像融合已經成為一個熱門的研究課題。 每種方法都有自己的優點和缺點：PCA融合圖像的融合提高空間細節的功能，增強解釋的多光譜成像效果，降低了頻譜失真，突出不同的物體的細節。

參考文獻