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31.
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
32.
为了更全面地分析筋土界面相互作用特性,改制了一台可视加筋土界面特性宏细观分析的试验仪器,可开展不同土工合成材料与填料的直剪和拉拔试验;该仪器改进了试验箱的尺寸,可方便两种试验的对比分析,增加了图像摄录系统,可进行试验过程的细观分析。使用新研制仪器分别进行了土工合成材料(土工格栅和土工布)加筋尾矿砂的直剪和拉拔试验,试验结果表明:两种试验条件下,土工格栅与尾矿的界面参数(似黏聚力和似摩擦角)及似摩擦系数均比土工布与尾矿的界面参数和似摩擦系数大;直剪试验下筋材网孔的有无对筋-尾矿界面参数均有较大影响,拉拔试验下筋材网孔有无对筋-尾矿界面参数似黏聚力的影响较为显著,对似摩擦角的影响较小。随着宏观变量法向应力的增加,细观参数孔隙率减小,平均接触数增加,反映在宏观上的现象就是填料颗粒被压密,筋材需要克服的阻力增大。该试验仪器能够较好地分析筋土界面宏细观特性,获得关键技术指标以用于加筋结构的设计。 相似文献
33.
为提高对降雨特性的认识,选择常用的6种测雨设备(翻斗式SL3-1、JDZ05、RG-3,称重式Pluvio2,雨滴谱仪Parsivel2和非计数式JQH-1),成对布设在南京水利科学研究院滁州水文实验基地的同一个实验场地,同步观测了2019年4月1日至8月31日为期5个月的降雨过程。比测分析得到:在中大雨条件下(日雨量≥ 10 mm),SL3-1和JDZ05测的降雨总量能够满足4%误差控制要求,RG-3、Pluvio2和Parsivel2测的降雨量比JQH-1测值小4%;在小雨条件下(日雨量 < 10 mm),翻斗式和称重式雨量计的测量值小于JQH-1测值的4%;SL3-1、RG-3、Pluvio2、Parsivel2测得雨强≤ 0.1 mm/min的频率大于75%,雨强≤ 0.2 mm/min条件下的雨量累积比重大于50%;Pluvio2和Parsivel2监测的降雨开始时间比SL3-1分别早0.5 h和2 h以上,而结束时间分别晚0.5 h和2 h以上。比测结果有助于研究人员选择合适的测量设备获取所关注的降雨特性。 相似文献
34.
岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_(ci))、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M_7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。 相似文献
35.
非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。 相似文献
36.
37.
通过对城市老区和城市新区采集点云数据和纠正点数据,进行精度统计,获得纠正点数量、纠正点布设间距的经验数据,为车载激光建模测量的广泛应用提供参考。 相似文献
38.
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。 相似文献
39.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
40.
车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。 相似文献