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针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。 相似文献
54.
机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。 相似文献
55.
多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引:1,自引:0,他引:1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤:电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
56.
尝试应用机载LiDAR技术测绘1:10 000比例尺地形图3D(DLG、DEM、DOM)产品,给出了机载LiDAR测绘3D产品的技术流程,并选择荒漠地区作为试验区,验证了此种技术方法在荒漠地区测绘3D产品的可行性,分析了成果精度。试验证明,该方法可以满足荒漠区域的1:10 000比例尺3D基础数据生产要求,且具有外业工作量小、自动化程度高、成图快、高程精度高、受外界环境影响小等优点,同时也总结了该方法中有待完善之处。该方法为荒漠地区3D基础测绘数据获取提供了有益借鉴。 相似文献
57.
机载WIDAS数据的Landsat卫星反照率初步验证 总被引:1,自引:1,他引:0
随着精细化监测的需求,中高空间分辨率的地表反照率产品逐渐成为气候模型的主要输入。目前,中高空间分辨率反照率产品的验证主要基于地表站点的通量塔观测数据,区域机载飞行数据的验证依然相对较少。因此,本文基于区域机载数据验证Landsat反照率产品。针对内蒙古自治区根河森林试验区所获取的机载红外广角双模式成像仪(WIDAS)多角度反射率数据,应用BRDF原型反演算法估算其反照率,分析了应用机载数据验证中高空间分辨率反照率产品的潜力。2016年内蒙古根河森林试验区机载WIDAS飞行多角度观测的可用多角度范围为25°,以前的研究表明BRDF原型反照率反演算法表现出对小观测角度的反照率反演结果的鲁棒性。因此,机载WIDAS反照率在一定程度可用于星载反照率的验证。首先,基于核驱动模型和各向异性平整指数(AFX)提取了试验区4种MODIS二向性反射分布函数(BRDF)原型;然后,将其作为先验知识应用到根河森林WIDAS机载数据的反照率反演中;最后,用WIDAS反照率和单个地面通量塔观测的反照率对Landsat卫星数据的反照率进行初步验证。验证结果表明Landsat反照率与WIDAS反照率结果较为一致,但略有低估,总体均方根误差(RMSE)约为0.02,偏差为0.0057。在多角度观测范围较小时,BRDF原型的反照率反演算法可为星载地表反照率的验证提供了一种有效的验证手段。 相似文献
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提出部分模糊度固定的加权电离层模型提高大范围全球卫星导航系统(GNSS)航空定位的精度、可靠性及连续性.该方法的主要思路包括:自适应调整大气扰动等误差影响以实现短基线与长基线两类解算模式之间的灵活切换;施加虚拟电离层观测约束信息,提高基线动态定位的浮点解精度;采用部分模糊度固定方法有效挖掘若干模糊度参数的整周约束.试验表明,提出的方法可提高模糊固定效率与定位精度,克服传统方法有效观测信息利用率不足、定位精度较差、可靠性不高以及连续性较差的问题.实验结果表明,部分模糊度固定算法可在2 min内固定95%以上宽巷模糊度解算与80%以上窄巷模糊度,约20 min后可固定所有模糊度. 相似文献
59.
针对国内外现有的主流商业LiDAR点云数据处理软件,从软件功能完备性、软件操作和数据处理流程便捷性、处理结果的精度等多方面对TerraSolid、LiDAR-Suite和LiDAR360进行对比,分析各软件的优势和劣势,为测绘生产人员选择点云处理软件提供参考,也对国产激光雷达点云数据处理软件的发展提出一点看法。 相似文献
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对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。 相似文献