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71.
建筑物三维模型重在数字城市、场景重现、虚拟现实中应用广泛,三维激光扫描技术作为一种新的技术方法,在建筑物三维建模中应用越来越多。本文以三维激光扫描技术获取的点云数据为数据源,以一仿古建筑为研究对象,对点云数据进行优化处理,并用不同的建模方法进行三维建模,对比分析了每种方法的优缺点和适用范围,最后采用几何建模方法进行纹理贴图,得到真实的三维模型。  相似文献   
72.
阐述了当前建筑物三维建模的发展现状,探讨了一种无人机(UAV)倾斜影像和全球定位与惯性导航系统(POS)数据相结合构建建筑物实景三维模型的方法.通过POS辅助空中三角测量、数字表面模型构建、实景三维模型生成及三维建模精细化修正等步骤保证了实景三维模型建模质量和效果.试验结果表明:构建的实景三维模型精度较高,纹理清晰几何变形小.   相似文献   
73.
吴文福  邵振峰  杨会巾 《测绘科学》2019,44(11):143-147,155
针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。  相似文献   
74.
针对建筑物立面分割的问题,该文提出了一种三维激光点云中建筑物立面渐进分割方法。建立三维格网索引,通过分析建筑物立面在三维格网内的空间分布特征和二维平面格网内投影的线性分布特征,确定立面种子格网和投影线的拟合点,拟合投影线并基于种子格网约束生长完成每层格网中立面粗分割;使用RANSAC算法对粗分割后的立面点云进行面拟合,实现精细分割,并将各层格网中的立面进行合并,实现建筑物立面的完整分割。实验结果表明,该方法能有效地实现建筑物立面的精细化分割,有助于后续的建筑物精细三维模型重建。  相似文献   
75.
针对高分辨率遥感影像建筑物提取时易受噪声影响,且灰度共生矩阵仅通过单波段进行纹理特征提取导致信息不足等缺点,提出了利用最小噪声分离变换降维去噪,从而提高灰度共生矩阵纹理特征提取效果,并对影像进行双边滤波处理,最后,利用支持向量机算法提取融合了特征信息的多光谱影像中的建筑物信息的方法。实验结果表明,改进后的方法相对于传统方法对建筑物识别精度高、效果好。  相似文献   
76.
77.
由于缺乏对凸部与建筑主体之间的层次关系描述,单个建筑物化简大多采用整体直角化方式进行,缺乏渐进式表达方法,难以实现对建筑物的多尺度、多层次逐步化简控制。针对该问题,提出了一种用于建筑物多层次表达的多层次骨架线构建方法。该方法首先通过构建Delaunay三角网提取建筑物内骨架线段,然后根据骨架线所关联的三角形面积识别得到主骨架线和次级骨架线之间的层级关系;最后对骨架线进行拉直处理。实验表明,该方法能够有效提取建筑物的多层次骨架线,较好地兼顾了建筑物的整体走向与局部形态特征,可为面状建筑物多尺度化简与表达提供支撑。  相似文献   
78.
基于改进U-Net的建筑物集群识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对U-Net在高分影像建筑物提取中部分建筑物边缘特征易模糊或丢失的问题,提出一种对高分影像建筑物边缘增强,同时对U-Net部分卷积过程进行改进的优化的建筑物提取方法.首先利用域变化递归滤波的方式对建筑物边缘进行增强,将增强后影像输入U-Net神经网络中进行训练;其次为充分利用建筑物在高分影像上丰富的细节特征,尝试在原...  相似文献   
79.
运用流体力学软件FloEFD对沽源单个建筑物周围的风场进行数值模拟。通过不断改变模型中计算参数的设置进行一系列模拟试验,对比模拟试验结果,并与观测资料进行比较,分析不同计算参数对模拟结果的影响,并获得适用于该模型的最佳参数。主要研究的计算参数包括计算域高度,初始网格等级,局部初始网格等级和不同平均风速剖面形式。结果表明:计算域高度从3倍建筑物高度开始,空腔区的长度、漩涡中心位置以及再发展区的边界位置基本保持稳定。随着初始网格等级的增加,空腔区的长度、再发展区的边界位置及计算时间逐渐增大。局部初始网格等级对模拟结果影响不显著。以两种不同平均风速剖面形式进行模拟,迎风漩涡长度不同,背风面影响不大。与观测资料比较显示,最优参数组合为:计算域高度为3倍建筑物高度,初始网格等级为4、局部初始网格等级为4、平均风速剖面形式为指数律。  相似文献   
80.
高分辨率遥感影像建筑物提取任务在城市规划、城镇化进程等领域发挥着重要作用.针对现有的深度学习提取方法存在浅层特征未得到有效利用、小目标信息容易丢失等问题,提出了一种多层次感知网络.该网络利用密集连接机制充分提取特征信息,并构建平行结构保留不同特征分辨率的空间信息,增强不同深度、尺度特征信息,减少细节特征的丢失;同时利用...  相似文献   
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