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941.
基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波方法.该算法将虚拟网格的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失.基于虚拟网格生成的初始表面模型是一个规则网格,在初始表面模型上进行地面点的选取,可以极大地提高运算效率.在改进的坡度滤波算法中,提出了4个坡度阈值,克服了经典坡度滤波算法在地形急剧变化的地方可能发生的错误.实验结果表明,该算法可以提取出大多数地面点,生成比较精确的DEM,证明了该算法的可行性. 相似文献
942.
基于无人机可见光影像的高原丘陵盆地区山药植株识别 总被引:1,自引:0,他引:1
采用四旋翼无人机采集特色作物山药种植区影像,针对山药种植时间和管护水平差异导致的植株生长差异化特征,通过筛选红绿比值指数(RGRI)、过绿指数(ExG)和过绿减过红指数(ExG-ExR)等颜色指数获取山药植株最优颜色指数计算方法;以高斯高通滤波(GHPF)增强和保留山药植株高频信息,抑制杂草、玉米植株的噪声;结合田间测量山药植株数据,通过人机交互解译方法对图像滤波增强后的影像进行灰度分割和提取山药植株信息。结果表明:1)样区总体提取精度为91.14%,样区A、B、C的提取精度分别为90.94%、91.96%、90.81%,精度验证完整性为93.16%;2)随着山药植株多株连体生长复杂程度的增强,过绿指数具有的土壤与植被的分离性仍优于红绿比值指数和过绿减过红指数;3)使用高斯高通滤波能够有效消除杂草、玉米植株的影响,减小山药植株多株连接生长所产生的干扰;4)高斯高通滤波卷积核大小79×79适用于不同时相和不同生长情况的山药植株影像处理,针对不同的山药植株生长情况和不同时相的可见光影像,需调整灰度分割的阈值参数t,单株山药植株面积S由田间测量确定。该方法以快速灵活、低成本的方式识别和计算不同生长状态的山药植株数目,适用于喀斯特山区的精准农业监测研究和现代农业生产活动。 相似文献
943.
在智能手机和互联网的普及状态下,对高精度定位技术的需求也更加显著,精确定位服务已渗透到各个领域,如物联网、无人驾驶、机器快递员、应急救援等。在室外环境下,这些服务大多由全球卫星导航系统提供;然而,在深山丛林、矿井隧道、地下室等室内环境下,由于信号衰减及多径效应的影响,GPS无法正常工作。本文针对一些特殊的室内场景,研究了基于松耦合滤波的视觉惯性融合导航方法,设计了一个面向智能手机平台的室内行人定位系统。该方法视觉前端采用了快速、稳健的稀疏直接法,后端采用了扩展卡尔曼滤波器来融合惯性信息,能够有效融合视觉和惯性信息,达到恢复单目视觉尺度、提高稳健性的效果,实现了高精度的室内行人定位。 相似文献
944.
相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的影像质量,对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中,通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量,从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明:去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。 相似文献
945.
946.
随着空间目标活动和卫星导航系统的增多,观测电离层数据的途径越来越多,探测精度也越来越高.在Kalman滤波的基础上,利用2016年的国际参考电离层(IRI-2016)模型中电离层垂直电子含量(Vertical Total Electron Content, VTEC),结合地基反演得到的VTEC值,利用数据融合算法提高电离层VTEC的近实时反演精度.针对加拿大附近高纬度区域(130°W–150°W, 60°N–70°N)、朝鲜、韩国和日本周边中纬度区域(115°E–135°E, 32.5°N–42.5°N)、洪都拉斯和危地马拉附近低纬度区域(80°W–100°W, 10°N–20°N)进行了观测,比较发现地基反演和数据融合技术得到的电离层VTEC精度都比较高,但是数据融合得到的电离层VTEC在3个区域的精度都明显更好.该算法能够很好地应用在地面基准站数量较多的区域,同时也能应用在地面基准站数量较少或者海洋、沙漠等布设地面基准站不方便的区域,提高电离层VTEC的精度. 相似文献
947.
受测量误差等因素影响,直接使用GRACE时变重力场模型的地表质量变化反演结果呈现严重条带噪声,必须采用滤波消除。本文对不同滤波方法进行了试验分析,以信噪比最大为准则,确定了不同滤波方法的最优滤波参数,并在此基础上提出了一种各向异性组合滤波方法。该方法根据时变重力场模型球谐系数误差特性,结合各向异性高斯滤波和均方根滤波特点,对精度较高的低次项系数采用较大权重以保留更多有效信号,而对精度较差的高次项系数采用较小权重以压制噪声。不同于传统的两步法组合滤波,该方法仅需进行一步滤波处理。试验结果表明,本文提出的各向异性组合滤波方法计算步骤简单,能够有效消除条带噪声;与单一滤波和传统两步法组合滤波方法相比,提高了反演结果信噪比,保留了更多真实信号。 相似文献
948.
Swarm是欧空局第4个"地球探测者"任务,其主要目的是确定地球磁场及其时空演化特征。利用Swarm构建地球各圈层磁场模型的关键问题之一是对不同场源的地磁信号实施准确分离。以Swarm磁静期观测数据为例,采用FIR沿轨高通滤波对外源场信号进行处理,分析并给出了滤波器窗口长度的确定方法,利用欧空局2016年发布的MIO_SHA_2D和MMA_SHA_2C电离层-磁层磁场模型验证了该方法的可行性。结果表明:FIR对外源场长波信号的滤波结果与模型改正结果的一致性吻合较好,在给定通带波长1 200 km、阻带波长3 000 km的情况下,将滤波器长度设置为87~129阶,可同时顾及水平方向和径向方向的滤波精度。 相似文献
949.
针对时间差分载波相位/捷联惯导紧组合系统在非高斯噪声环境工作时,采用高斯混合滤波遇到的混合模型参数估计问题,提出了一种变分贝叶斯学习优化的高斯混合自适应滤波算法。该算法借鉴变分学习理论,准确高效地实现了高斯混合模型参数的自适应估计,进一步精化了滤波算法中的随机模型,能够显著提高估计精度,降低计算负担,改善滤波性能。实验结果表明,相比传统滤波算法,该算法的估计精度得到了进一步改善,运算耗时仅与拓展卡尔曼滤波相当。 相似文献
950.