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一种机载雷达点云数据的快速分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
机载激光雷达扫描技术可以以点云形式快速获取地形表面高精度三维信息。基于激光雷达扫描数据及建筑物本身的拓扑信息就可以对建筑物进行精确的重建,而重建中最关键的技术是对点云数据进行分类,进而进行地物识别。对大规模三维点云数据进行快速分类,提出一种采用区域分割结合基于最小二乘平差的多项式拟合方法,将大量离散的三维点云分割后进行多项式拟合,并将二维数据分类转化为一维数据分类。在分类的基础上,将建筑物几何规则作为约束条件提取了房屋边缘。实验分析表明,该方法既能去除多余噪声,又能有效保留特征点,分类的总误差率低于3%。 相似文献
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《地壳构造与地壳应力文集》2016,(2)
机载激光雷达技术(LiDAR)可以直接获取地表高精度三维信息,载有LiDAR设备的飞机可深入到震后交通遭受严重破坏的重灾区,快速对大范围区域进行数据采集及数据分析,为灾情信息获取与评估以及震后救援提供技术支撑。本文对获得的海地雅克梅勒(Jacmel)地区震后LiDAR点云数据进行了处理和分析,通过提取建筑物矢量,生成数字地表模型(DSM),探索了震后建筑物信息提取及三维建模方法,创建了真实可量测的三维建筑物模型。结果表明,由于雅克梅勒地区距离震中较远、建筑物破坏程度较低,震后大部分建筑物完好,基于激光点云数据的震区建筑物三维重建效果较好。 相似文献
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三维激光扫描技术可以快速获取大量点云数据。针对这些点云数据,探讨了点云数据预处理中的区域分割和内插算法问题,研究利用这些预处理数据生成地面模型的方法,并根据实例提出了数据处理的改进方法。数据处理结果表明:利用点云数据通过一些措施生成的地面模型不仅效果好,而且可以满足建立大范围地势复杂地形模型的要求。 相似文献
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公路边坡病害巡查是高速公路安全运维的重要工作之一。鉴于当前人工巡查的局限性,提出了一种基于无人机倾斜摄影技术实现三维重建和点云数据分析的公路边坡坡面病害巡查方法。研究结果表明:无人机倾斜摄影可以快速获得研究区的实景影像和点云数据,通过三维模型重建和点云数据分析,能够高效定量地识别出坡面变形、冲沟以及排水沟淤堵等边坡病害;点云数据对比算法对边坡病害识别结果有较大影响,相比最邻近点云比较方法和基于法向量的点云比较方法,点云网格比较方法更适用于公路边坡坡面病害识别。该方法提高了边坡巡查的效率,弥补了人工巡查的不足。 相似文献
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为了减少隧道点云噪声对隧道中轴线提取精度的影响,提出主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)算法点云法向量估计与随机抽样一致性(RANSAC,Random Sample Consensus)算法相结合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行ROI(Region of Interest)区域提取及统计滤波预处理,其次通过PCA算法估计隧道点云法向量并进行点云法向量方向一致化处理,通过设定阈值分别提取满足要求的隧道拱顶及拱腰处法向量,最后用RANSAC算法代替最小二乘算法对筛选出来的法向量提取出精度较高的隧道中轴线。实验结果表明,本文方法所提取出来的隧道中轴线受噪声影响较小,斜率最大偏差0.007 1,最小偏差0.000 3,算法稳定性好,结果精度较高。 相似文献
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以力丘河某边坡裸露岩体结构面的快速统计为例,提出了利用三维激光测量方法进行岩体结构面的半自动快速统计方法。详细介绍了三维激光扫描仪和高精度GPS的联合测量方法,激光点云数据的坐标转换和边坡表面三角网重构方法。在此基础上,研究了采用三维激光点云数据和三角网数据进行岩体结构面平面方程的半自动拟合方法、岩体结构面法向量和产状的关系等。利用得到的岩体结构面产状快速绘制岩体结构面密度图、玫瑰图、极点图和赤平投影图,得到了该边坡裂隙结构面分布规律和几何信息等。和传统方法相比,该方法具有快速测量和远距离测量的优点,且减少了攀爬高陡岩坡的危险。 相似文献
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智能化、无人化开采是煤炭行业发展的必然趋势,精准地质信息探测是当前智慧煤矿建设中的重点研发方向之一,其中巷道信息的精准探测和巷道三维模型的快速获取是地质透明化的重要数据来源。对比分析传统巷道建模方法及其优缺点,提出利用三维激光扫描重建技术构建高精度透明工作面巷道模型的技术思路。在分析煤矿井下工况环境长距离三维激光扫描面临的技术难题的基础上,研究三维激光扫描原理和空间点坐标计算方法,并提出透明工作面巷道三维激光扫描重建技术流程,其关键技术包括:三维激光扫描系统动态标定和坐标转换方法;点云预处理技术中基于统计滤波法的大尺度噪声滤波方法和基于移动最小二乘的小尺度噪声滤波算法;点云关键点提取与特征描述技术中SIFT特征检测算法和FPFH特征描述算法;点云配准技术中基于FPFH特征描述算法的粗配准技术和基于迭代最近点算法的精配准技术。以准格尔煤田唐家会煤矿某工作面为研究对象,利用自主研发的移动式三维激光扫描系统从三维激光扫描施工流程、巷道点云数据采集、边界轮廓线提取、巷道与工作面联合建模等方面进行实践应用。结果表明,提出的基于三维激光扫描技术的工作面巷道三维重建思路在技术上是可行的,能为复杂巷道的快速三维扫描、重建提供一条可行的技术路径。 相似文献
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AIRS红外高光谱资料反演大气水汽廓线研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
随着卫星遥感关键技术的突破,卫星光谱分辨率达到了分辨大气成分单个谱线的水平,研究人员开始了大量通道同时反演大气廓线和多种微量成分的研究.针对AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)就红外高光谱资料反演大气水汽廓线的研究进展进行了评述,从训练数据、通道信息的提取及降维、反演算法和反演精度改进4个方面对反演晴空大气水汽廓线的研究现状进行了分析与讨论.AIRS资料反演大气水汽廓线的训练数据通常选用威斯康星大学提供的全球晴空反演训练样本集CIMSS (Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies,University of WisconsinMadison)和SARTA(Stand-Alone Radiative Transfer Algorithm)辐射传输模式模拟的亮温辐射值.归纳总结了2种通道信息的提取及降维方法:一是采用有效的方法来完成光谱信息压缩,对常用的主成分分析和独立分量分析方法进行了对比,认为独立分量分析更为可行.二是通道选择,即保留部分含有较多大气廓线信息量的通道,达到降维目的.在进行通道选择时要注意针对不同地区气候类型、下垫面、季节以及即时天气条件,选择不同的通道组合.介绍了3种反演算法:特征向量统计法、牛顿非线性迭代法和神经网络法.对比发现特征向量统计法简单易行,但精度不够理想;牛顿非线性迭代法精度虽高但计算耗时长,因此不适合业务使用;神经网络计算速度快、精度也能达到要求,具有很好的前景.对目前的几种样本分类方法及附加因子进行了对比分析,对反演算法精度的改进提出了一些有益的设想.最后对晴空辐射订正及云天大气水汽廓线反演进行了简要介绍,提出了该领域未来的一些研究方向. 相似文献
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基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类 总被引：14，自引：0，他引：14
围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性. 相似文献
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岩体隧洞结构面的数量、产状和发育情况是评价隧洞透水性和稳定性的重要指标。采用三维激光测量技术可以快速获取隧洞周围岩体激光点云数据和结构面的几何信息。提出了基于柱面投影和Delaunay生长算法的激光点云的三角网重构技术,利用构建的三角网平面方程的法向向量计算出单个三角网平面的产状,并应用FKM聚类算法进行隧洞岩体结构面产状的模糊群聚分类。该方法可以快速得到不同组的优势产状,且分类结果可用不同颜色进行空间显示。最后运用自主研发的FSS软件对某隧洞的岩体结构面优势产状进行了研究,研究结果表明：1）基于柱面投影和Delaunay生长法的点云构网方法特别适合于隧洞工程,构网速度快、效率高,重构得到的三角网表面与被采样的岩体表面拓扑差别最小;2）FKM模糊群聚方法对隧洞岩体结构面的群聚分类结果可靠、合理,具有较强的通用性和推广性。 相似文献
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Bias Correction for View-limited Lidar Scanning of Rock Outcrops for Structural Characterization 总被引：2，自引：0，他引：2
Matthew J. Lato Mark S. Diederichs D. Jean Hutchinson 《Rock Mechanics and Rock Engineering》2010,43(5):615-628
Lidar is a remote sensing technology that uses time-of-flight and line-of-sight to calculate the accurate locations of physical
objects in a known space (the known space is in relation to the scanner). The resultant point-cloud data can be used to virtually
identify and measure geomechanical data such as joint set orientations, spacing and roughness. The line-of-sight property
of static Lidar scanners results in occluded (hidden) zones in the point-cloud and significant quantifiable bias when analyzing
the data generated from a single scanning location. While the use of multiple scanning locations and orientations, with merging
of aligned (registered) scans, is recommended, practical limitations often limit setup to a single location or a consistent
orientation with respect to the slope and rock structure. Such setups require correction for measurement bias. Recent advancements
in Lidar scanning and processing technology have facilitated the routine use of Lidar data for geotechnical investigation.
Current developments in static scanning have lead to large datasets and generated the need for automated bias correction methods.
In addition to the traditional bias correction due to outcrop or scanline orientation, this paper presents a methodology for
correction of measurement bias due to the orientation of a discrete discontinuity surface with respect to the line-of-sight
of the Lidar scanner and for occlusion. Bias can be mathematically minimized from the analyzed discontinuity orientation data. 相似文献
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Fevzi Karsli Mustafa Dihkan Hayrettin Acar Ali Ozturk 《Arabian Journal of Geosciences》2016,9(14):635
Recent developments in the field of remote sensing have introduced new sensor technologies in usage of LiDAR, SAR, and high-resolution optical data. Classification performance is expected to increase through combining these various data sources. The purpose of this study is to develop a new approach for automatic extraction of buildings in urbanized and suburbanized areas. For this purpose, multi-feature extraction process including the spatial, spectral, and textural features were conducted on the very high spatial resolution multispectral aerial images and the LiDAR data set. SVM algorithm was trained by using this multi-feature data, and the classification was performed. After the classification of building and non-building, objects were extracted with high accuracy for the test areas. As a result, it has been proven that multi-features derived from combination of optical and LiDAR data can be successfully applied to solve the problem of automatic detection of buildings by using the proposed approach. 相似文献
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This paper presents a new algorithm to classify convective clouds and determine their intensity, based on cloud physical properties retrieved from the Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI). The convective rainfall events at 15 min, 4 × 5 km spatial resolution from 2006 to 2012 are analysed over northern Algeria. The convective rain classification methodology makes use of the relationship between cloud spectral characteristics and cloud physical properties such as cloud water path (CWP), cloud phase (CP) and cloud top height (CTH). For this classification, a statistical method based on ‘naive Bayes classifier’ is applied. This is a simple probabilistic classifier based on applying ‘Bayes’ theorem with strong (naive) independent assumptions. For a 9-month period, the ability of SEVIRI to classify the rainfall intensity in the convective clouds is evaluated using weather radar over the northern Algeria. The results indicate an encouraging performance of the new algorithm for intensity differentiation of convective clouds using SEVIRI data. 相似文献
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北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究 总被引：25，自引：7，他引：18
利用NOAA/AVHRR晴空气象条件下的资料, 建立积雪监测反演模型, 动态监测雪灾期间大范围的积雪空间分布状况, 对牧区雪灾综合评价及防灾救灾具有重要的意义. 使用北疆地区1996-97年2次雪灾期间的4个时相的晴空NOAA卫星数据及20个地面气象台站观测资料, 研究了云与雪的判识及图像去云处理方法, 提出了云层覆盖下图像缺值插补处理的一种新算法; 采用线性混合光谱分解方法, 研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法, 模拟出北疆地区积雪深度遥感地学反演模型. 研究结果可为牧区雪情动态监测、分析与综合评价系统的建设提供科学依据. 相似文献
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