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传统二维震害图像方法对震后区域进行研究时,由于其拍摄角度具有局限性,震后区域图像的视觉效果不理想。提出基于三维激光扫描技术的震后区域三维虚拟重建方法,采用三维激光扫描仪测量震后区域,获取该区域的点云数据,采用Cyclone软件合并点云数据后,得到震后区域拼接后的整体点云图,将该图点云数据进行去体外孤点、去噪声点以及点云取样等处理后实施封装,在封装的点云数据上采用Sketch模型实施贴图操作,实现视觉传达效果理想的震后区域三维图形的虚拟重建。实验证明,所提方法对震后区域的三维图像虚拟重建结果精度高、视觉效果好。 相似文献
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风云三号C星(FY-3C卫星)空间环境监测器(SEM)可监测轨道高度上的高能带电粒子(质子、电子和重离子)辐射环境及其引起的辐射剂量和表面充电等空间天气效应,是空间天气监测预警业务不可或缺的自主数据源之一。为验证FY-3C卫星高能粒子探测数据的有效性,需开展数据的定量检验工作。本文采用与同类卫星同类数据进行交叉比对的方式来进行检验。首先,根据一定的假设条件,对比对数据进行归一化处理,尽量消除不同卫星间观测时间、空间(星下点经、纬度和高度)、方向和能量范围等差异对高能粒子分布的影响,然后进行比对,最后计算比对数据间的相关系数、斜率和标准偏差等统计参数,并据此评价比对数据的一致性。通过空间天气平静期高能质子和高能电子与NOAA-18和FY-3B卫星数据的交叉比对可以看出,FY-3C卫星高能粒子数据与比对卫星数据具有较好的一致性。由于工作原理和技术指标相同,FY-3C与FY-3B卫星高能粒子数据的一致性更好,也证明了载荷技术状态的稳定性。通过对太阳质子事件和高能电子暴的观测实例证明,FY-3C卫星高能粒子数据能够准确地反映空间天气扰动事件的特征和强度。以上结果表明,FY-3C卫星高能粒子数据可信度较高,能够用于空间天气监测、预警以及研究工作。 相似文献
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激光测高数据辅助卫星成像几何模型精化处理 总被引:1,自引:1,他引:0
资源三号02星(ZY-3 02)作为资源三号系列的第2颗卫星,于2016年5月30号成功发射,其主要服务于中国空间基础建设等重大工程,星上搭载了中国首个对地观测试验性激光测高载荷。高程精度作为立体测图的重要指标,达到其精度要求的困难程度远大于平面。在借鉴目前较成熟的卫星影像区域网平差理论的基础上,结合近年来激光测高数据精度的大幅提升以及ZY-3 02星激光测高数据的特点,首次提出了激光测高数据辅助卫星立体影像进行成像几何模型精化处理的通用理论。首先,利用传统的区域网平差算法对所处理影像进行高精度连接点匹配处理,并对其进行无约束的自由网平差处理,获得高精度相对精度及不亚于原始成像几何模型的绝对精度;其次,根据激光测高数据3维坐标和精化后参考影像成像几何模型获取激光数据参考影像坐标;然后,将参考影像坐标通过几何模型映射获取目标影像上待匹配影像坐标,通过连接点匹配算法,对待匹配目标影像坐标进行精化获取高精度像方同名点;最后,以同名点作为高程控制进行区域网平差计算,对影像成像几何模型进一步处理,获取高精度补偿参数。通过湖北、青海两测区的试验,以激光测高数据辅助卫星影像几何模型精化精度可分别达到1.97 m、3.23 m,结果表明本文提出的方法可有效提高卫星立体数据测图精度。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对空间中运动目标的六自由度测量,在研制的新型光笔基础上提出了一种六自由度测量方法。该方法既可以对目标进行六自由度测量,也可以进行单点测量。测量前,只要将光笔安装于被测目标上,利用激光跟踪仪技术和视觉测量技术分别获取光笔的位置和姿态;再将其位置与姿态融合于激光跟踪仪坐标系下的目标六自由度测量值。文中描述了六自由度测量系统的基本原理,并推导了测量系统中涉及到的关键算法。实验结果表明,该方法六自由度测量精度达到国外同类产品水平,基本满足高精度六自由度测量的需要。 相似文献
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星载激光光斑影像质心自动提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
激光光斑影像的质心提取是卫星激光测高数据处理中的重要环节,对于获得精确的激光指向角有重要的意义。本文总结了灰度重心法、高斯拟合法以及椭圆拟合法3种常用的质心提取方法,在比较其优缺点之后结合高斯曲面拟合法和椭圆拟合法,提出了一种基于高斯阈值的椭圆拟合方法,针对仿真数据进行试验,有较好的精度结果。采用GLAS(geoscience laser altimeter system)的实际激光光斑影像LPA(laser profile array)数据进行试验,发现LPA光斑质心位置变化周期约为1.5 h,幅度最大可达2~3个像素,对应激光指向角变化约9",说明在轨监视激光质心位置变化对于提高激光指向角测量精度非常必要。相关结论可为后续国产卫星激光测高仪足印影像处理提供参考。 相似文献
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基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于深度信念网络(DBN)的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。 相似文献
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一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对机载激光测深(airborne lidar bathymetry,ALB)中不同环境下波形的差异性较大,且信号检测精度受限于系统采样间隔等问题,提出一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法。该方法首先利用接收波形的有效长度快速估计水深;粗检测依据水深近似值,分别采用理查德森-露西去卷积法(Richardson-Lucy deconvolution,RLD)和平均差方函数法(average square difference function,ASDF)对波形预处理,通过包含距离、导数和极值约束的逐级检测确定信号的初始位置;精检测以粗检测结果为初值,利用改进的二阶多项式指数函数模型,并在模型参数求解中引入信赖域优化算法以实现波形的精确拟合,进而获得信号的精确位置。实测数据和模拟数据的试验结果表明,粗检测能够根据波形的特点采取相应的处理方式为精检测提供可靠的初值;精检测可将检测结果精确至子采样间隔并在粗检测基础上进一步提高精度。与极大值检测、ASDF、RLD和四边形拟合法等传统方法相比,本文方法正确率平均提高10%左右,精度平均提高约30%。 相似文献