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道路绿化带是城市园林绿地系统重要组成部分,具有重要的生态和环境服务功能,道路绿化带信息的精细分类与提取以及绿化带的动态分析对于道路信息化管理具有重要意义。本文提出基于车载LiDAR技术的道路绿化带自动提取与绿植地物精细分类算法。为验证算法有效性,选取北京市丰台区某路段作为实验区域,一期试验数据采集时间为2015年6月,二期试验数据采集时间为2015年9月。将车载LiDAR点云数据作为原始数据,对原始数据进行剪裁分块等预处理,提高算法运行速度。首先对每段道路点云数据进行地面、低矮地物与高地物分类,并将低矮地物与地面点进行组合;然后通过绿化带的点云特性与空间特征,精确提取出每段点云数据中的绿化带,根据所提取的绿化带确定分类范围,利用各类地物点云的特征差别,对绿化带内地物进行详细分类;最后对比同一区域内的多期绿化带数据,从而判断绿化带面积以及绿化带中的各种地物是否发生变化。为验证算法精度,采用人工交互的方式提取绿化带,并对绿化带内各类地物进行人工分类,以此作为参照将人工统计得到的信息与自动提取出的绿化带信息以及各个分类地物信息进行对比,试验区人工提取绿化带总面积为13 027 m 2,自动提取绿化带总面积为12 749 m 2,2组数据相差278 m 2,相对误差为0.02。自动分类算法在试验区场景中杆状地物的探测率为80%,树木的探测率81.81%,灌木探测率为73.91%。对比2期绿化带数据,发现面积缩减量为129.5 m 2,另外新增3株灌木。实验结果说明了本文所述算法的准确性。 相似文献
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石西区块位于鄂尔多斯盆地东缘中部,目前发现区块内致密砂岩气资源丰富,查清其烃源岩发育情况及控制因素对油气勘探具有重要的理论和实践意义。笔者等采集石西区块内的本溪组、太原组和山西组的烃源岩样品,利用Leco CS- 200、Rock- Eval 6、ICP- OES、ICP- MS等手段对其有机地球化学特征和元素地球化学特征进行表征。结果显示,炭质泥岩中总有机碳（TOC）、生烃潜力（游离烃+热解烃,即S1+S2）、氢指数（HI,热解烃×100/总有机碳）的平均值分别为4. 50%、0. 52‰、829. 16‰,煤中总有机碳（TOC）、生烃潜力（S1+S2）、氢指数（HI）的平均值分别为61. 53%、4. 41‰、723. 02‰。V/(V+Ni)、Ni/Co、V/Cr、δU、Sr/Ba、Sr/Cu等值显示优质烃源岩沉积时期为气候温暖湿润,盐度较高的弱氧化—还原环境,从本溪组到山西组沉积过程中,沉积水体的还原性有逐渐减弱的趋势。古生产力指标（NiEF、CuEF）表明山西组古生产力最高,太原组次之,本溪组最低。研究区烃源岩有机质富集主控因素为古氧化还原环境和古盐度,古气候和古生产力水平对烃源岩有机质富集起重要作用。 相似文献
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针对复杂建筑物立面中窗户精细提取的难题,该文基于车载LiDAR数据提出一套完整的不规则窗户边界提取方法:先通过RANSAC算法探测建筑物主墙面点云,借助语义特征分离墙面和非墙面点云;再通过坐标变换,将非墙面点云转换到水平面,采用格网对水平面内点集的邻域关系进行判断,使用平面八邻域连通性探测方法对二维平面内窗户点进行聚类,分别存储聚类后的每一个窗户点云;然后采用改进的动态椭圆凸壳算法,检测聚类后各窗户边界轮廓点;最后对窗户点云坐标逆变换,得到建筑物立面中的窗户边界。通过实验验证了该算法的准确性。 相似文献
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大型地下洞室岩体质量受诸多因素影响,围岩分类相对复杂,综合运用几种围岩分类方法有利于准确确定围岩的综合类别。在试验资料和长期现场地质工作的基础上,利用RMR、Q、HC、BQ及RMi分类方法,对大岗山水电站代表性洞室主厂房围岩进行分类,并通过对分类结果的回归分析,得出Q值与RMR值、HC值,RMi值与HC值、RMi值与RMR值呈指数关系,相关系数依次为0.91、0.82、0.87、0.94; Q值与RMi值呈乘幂关系,RMR值与HC值呈线性关系,相关系数分别为0.90、0.85;[BQ]值与HC值、RMR值呈线性关系,而与Q值、RMi值分别呈指数、对数关系,相关系数依次为0.49、0.38、0.38、0.40。研究结果表明,RMR、Q、HC及RMi分类方法相关性好,可互相补充、验证,有效应用于工程实践中; BQ分类与另4种分类相关性较差,在该水电站及类似工程中适用性相对较小。 相似文献
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