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三维激光扫描技术由于可快速获取高精度、高密度点云数据，可将拟验收建筑及周边情况几乎完全无差地复制到电脑中，是规划验收测量特别是复杂建筑规划验收测量的理想方法，但是其数据处理一直是影响甚至制约其应用的瓶颈。本文简述了规划验收测量要点，以及三维激光扫描点云数据初步处理流程，并针对制作规划验收测量各类图件的不同需求，提出了分别通过直接取线、切片、投影等方法制作成果图件的工作思路及各方法的特点。但是还需研究和解决海量点云的数据处理，以及根据验收测量特点获得测量成果图件的问题。 相似文献
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Argo资料已成为海洋环境和气候变化研究重要的实测资料来源和基础数据支撑。自2007年全球Argo实时海洋观测网建成以来,每年产生的Argo资料稳固增长,数据总量呈现出海量增长趋势,如何实时有效地对Argo数据进行组织管理与信息服务已成为当前Argo资料共享的关键难题。本文针对Argo数据多源异构的时空特性及多元化的信息服务需求,综合运用分布式混合数据库架构,设计了一种适用于全球Argo资料组织管理的弹性扩展云存储模型,建立了基于Matlab的Argo网格化产品高效可视化方法,构建了基于Flex RIA的WebGIS服务框架,并研制了"全球Argo资料共享与服务平台"实例。平台实现了对全球Argo资料的查询浏览、快速下载及可视化分析等功能,并已在中国Argo实时资料中心部署及对外服务。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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