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受船载仪器、海况等要素限制,传统水深测量中浅水区域无法对浅海水深进行测量。为克服此困难,利用近年来新兴的机载激光测深系统(light detection and ranging system,简称LiDAR)进行浅海水深测量,用LiDAR获取的点云数据进行处理后得到的水下地形等深线与海图图载水深进行直观对比,同一坐标点下的点云水深与截图水深进行定量分析。结果表明,LiDAR获取的水深精度高,水深点密集,可更快获得浅海区域详细的高精度的水下地形。这些优点使其在近岸浅海海岸防护、围海造田、港口建设等海洋工程项目中应用前景广阔。此外目前国内LiDAR技术主要用于陆地,应用于浅海水深测绘还很少,本研究对机载LiDAR进行水深测量的研究进行了补充。 相似文献
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针对含有鱼群或水草等生物水域精确地形获取困难,存在大量贴近地表的噪声点且难以滤除等问题,提出一种结合多波束点云数据强度和高程信息的滤波算法。首先根据多波束原始点云数据的强度信息对数据进行初步分类,然后利用高程四分法选取地形种子点,最后根据种子点与周围点云数据的强度和高程信息,实现数据的准确分类,达到滤波效果。试验结果与形态学滤波算法、自适应坡度滤波算法对比分析,结果表明所提算法在含有植被和鱼群等生物水域滤波效果明显,Ⅰ类、Ⅱ类误差降低了6%和10%左右,总误差降低了7%左右,验证了所提算法的有效性和可行性。 相似文献
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海岸线对于海岸带保护与管理具有重要意义。海岸线现场测绘施测周期长且在地形复杂的区域施测难度大,基于遥感影像的海岸线判绘对解译人员的要求高,难以获取严格意义的海岸线。针对上述问题,本文提出一种基于机载LiDAR与潮汐推算的自然岸线遥感提取方法:基于机载LiDAR系统获取的航空正射影像解译瞬时水边线,应用LiDAR系统提取的DEM和建立的高程系统转换模型,通过潮汐数据推算研究区域的海岸线。通过与“908专项”航空遥感调查岸线结果比对,按本文方法所提取的3种自然岸线(砂质岸线、基岩岸线和淤泥质岸线)的均方根误差分别为1.66,5.23和32.48 m。结果表明,该方法可用于砂质岸线和基岩岸线的提取,且具有无需开展现场测量工作的优势,可提高海岸线提取的效率。 相似文献
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针对机载LiDAR点云的岛屿岸线提取过程复杂、附属岛屿岸线难以提取等问题,提出一种基于改进Alpha Shape算法的点云数据岛屿边界提取方法。首先利用布料模拟滤波算法剔除非岛屿点云数据,通过欧式聚类进行不同岛屿的提取,再将岛屿点云数据投影至二维平面,并根据岛屿点云构建格网。在此基础上使用自适应Alpha Shape算法,对提取出的岛屿点云进行边界提取,即可得到岛屿的岸线轮廓。选取新西兰的玛提尤/萨姆斯岛作为研究区域,并将本文算法与Alpha Shape算法进行对比,结果表明:本文算法提取岛屿边界点云的精准度为97.78%,可以准确地提取岛屿岸线,为海岛规划提供参考。 相似文献
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针对滩涂机载激光雷达(LiDAR)数据的强度信息中存在的条带噪声,提出一种基于非线性RANSAC拟合强度联合直方图的修正算法。所提方法首先利用两个航带重叠区域数据的最近点构建强度联合直方图,之后强度联合直方图上利用二阶多项式构建归一化模型,再利用非线性RANSAC算法对二阶多项式进行拟合,最后利用拟合的二阶多项式对一条航带的数据进行强度修正,从而消除两个航带点云强度信息的不匹配现象。实验表明,相比于直接利用权重最小二乘法或RANSAC方法匹配联合直方图的强度修正方法,本文方法修正效果更好,且修正后航带重叠区的点云强度具有更好的同质性。 相似文献