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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
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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
55.
深入贯彻落实国家生态文明建设,支撑自然资源部履行“两统一”职责,急需构建我国水资源调查指标体系、技术方法和技术标准。本文在分析形势、需求和存在问题的基础上,结合近年的探索实践,提出新时期水资源调查监测目标任务,即建立适应生态文明建设需要的水资源调查技术标准和指标体系,完善年度调查监测与10年一周期调查评价制度,掌握水资源数量、质量、空间分布与年度变化;围绕水资源调查、监测、评价、区划、数据库与信息服务系统建设、智慧服务、基础设施建设等7个方面任务,分析调查监测技术方法体系存在的短板,提出相应的解决方案,构建水资源调查监测技术体系,制定完善水资源调查生产技术规定和标准体系等工作。 相似文献
57.
近年来,气候变化背景下的水资源问题得到日益增加的关注,其研究从水资源短缺、供需平衡等内容转向适应可持续发展的综合研究。基于投入产出理论的水资源研究,从系统循环的角度分析资源的流动性和持续性,能够揭示水资源-经济社会复合系统中各要素的内在数量关系,提出面向可持续发展的水资源价值观和方法论。首先,从模型拓展和实际应用两条主线梳理了国内外基于投入产出理论的水资源相关研究。在模型方面,概括了投入占用产出模型、水资源投入产出模型和区域间投入产出模型的发展和适用性,对比分析了不同区域间投入产出模型的优缺点。在应用方面,分别从不同时空尺度、驱动力因素等方面对虚拟水、水足迹和水资源优化配置三个热点内容进行了整理,并指出:基于投入产出理论的水资源研究基本建立在价值型模型的基础上;区域间投入产出模型已成为分析区域间经济结构、资源流动等环境问题的重要工具。其次,讨论了投入产出模型在冰冻圈水资源管理中的应用,提出基于服务角度的水资源管理模式。最后,展望了投入产出理论在水资源研究中的应用,以期能够为决策者提供额外的信息以便更好的管理水资源。 相似文献
58.
多主体建模作为研究"人类与自然耦合系统"等复杂适应性系统的重要工具,已经被广泛地应用于水资源管理领域.在调研国内外重要研究的基础上,回顾了多主体建模的基础理论、建模工具和框架,并对多主体建模在城市水资源管理、农业水资源管理和流域水资源综合管理3个方面的研究和应用进行了阶段性总结.针对当前研究的不足和难点,结合我国水资源管理的研究现状,提出以下4个研究重点:①加强主体行为决策规则刻画;②加强模型验证和评估研究;③开展代表性流域多主体建模研究;④推动学科交叉和综合集成研究.多主体建模能够揭示人类活动—水文循环的互馈机制,为水资源及水环境的可持续利用和管理提供政策建议,加强多主体建模在水资源管理领域的研究可为水资源管理提供新的思路,推动我国水资源的可持续发展. 相似文献
59.
传统多目标决策方法难以刻画流域水资源系统调度周期内多目标互馈关系及需求动态变化, 可能导致关键时期特定目标保障不足。为弥补该缺陷, 提出多目标时变偏好决策方法。以金沙江下游为例, 分析发电与生态目标需求的时空变异性, 构建并求解两目标随时程变化的Pareto前沿簇, 量化各时期目标间竞争强度, 基于灵敏比的非支配关系, 定量识别各调度时期决策人的目标偏好, 形成偏向度决策支持集, 建立多目标时变决策模型。结果表明: 考虑时变偏好的决策方法, 其动态累积Pareto前沿可以支配传统静态Pareto前沿; 相较于传统方法, 研究区全年增发电量0.7亿kW·h, 全年和关键生态期生态效益分别提升8.06%和2.83%, 可以在保持发电效益的同时显著优化生态效益, 并提高关键时期生态需求的保障程度。 相似文献
60.
水资源是支撑粮食生产的重要因素之一,气候变化驱动下的水资源变化及对粮食产量的影响是当前研究的国际前沿和热点问题。以汾河流域冬小麦和夏玉米2种主要粮食作物为研究对象,利用线性回归、人工神经网络、支持向量机、随机森林、径向基网络、极限学习机等6种机器学习算法构建粮食产量模拟模型,基于气候弹性系数法分析水资源量对气候变化响应关系,在流域尺度上研究粮食产量对气候变化驱动水资源变化的综合响应。结果表明:①机器学习算法能够较好地模拟汾河流域的冬小麦和夏玉米产量;②降水增加10%导致汾河流域水资源量增加19.4%,气温升高1℃导致水资源量减少4.3%;③当降水减少10%~30%时,冬小麦产量减少6.4%~19.3%,夏玉米产量减少4.0%~15.0%;④当气温升高0.5~3.0℃时,冬小麦产量预计增加1.8%~17.1%,夏玉米产量预计增加1.2%~7.9%;⑤汾河流域冬小麦产量对降水和气温变化的敏感性大于夏玉米。相关成果对于区域水资源管理和农业生产策略制定具有重要的科学意义和实用价值。 相似文献