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研发了一种适合于大范围1∶500的无人机测图方案，围绕平面和高程点位中误差在5 cm以内这一核心目标，从无人机的平台稳定性、空中精准定位飞控、空三与三维建模及模型与影像结合的多视角测图等方面进行了设计。在广州马沥村的应用表明，本文研究的无人机倾斜摄影方案可以满足1∶500高精度的三维测图，并具有较高的效率。 相似文献
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机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况，利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题，严重影响DEM的质量。为此，本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点，在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下，通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正，实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明，融合后的点云数据得到了较好的补充，由此构建的DEM地形形态自然，在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善，在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献
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背负式移动激光扫描系统测绘大比例尺地形图精度试验研究 总被引：1，自引：1，他引：0
将背负式移动激光扫描系统应用在测绘大比例尺地形图中，其扫描精度至关重要。本文利用徕卡Pegasus Backpack对苏州工业园园区测绘地理信息大楼进行扫描，采用Inertial Explorer、Infinity、AoTumatic Processing对点云数据进行预处理，运用RealWorks提取特征点，将特征点在MicroStation V8联图中绘制成1：500地形图。通过与传统方法绘制的1：500地形图相叠合，发现两幅地形图具有很好重合度。对地物检测点精度分析后，得到点位中误差为0.026 m，高程中误差为0.041 m。研究结果表明徕卡Pegasus Backpack满足1：500地形图测量精度要求。 相似文献
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常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量，外业工作量大，自动化程度低。针对这一问题，本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先，使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据，并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验；其次，基于多特征识别算法，使用SWDY软件提取点云特征点线；最后，利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线，并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区，采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度，试验结果显示，成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个，矢量地图的总体中误差为0.26 m，且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量，增加检测样本数量，降低检测过程中的人为干扰因素，有效提升检测的可靠性与检测效率。 相似文献
87.
机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目，介绍了项目总体技术路线，针对项目难点，从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨，并提出解决方案，为同类项目的设计与实施提供参考。 相似文献
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89.
针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题，本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量，并沿点云法矢方向探测基准点；然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合；最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明，该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息，且能够正确分析监测对象的基准形变。 相似文献
90.
尝试应用机载LiDAR技术测绘1：10 000比例尺地形图3D（DLG、DEM、DOM）产品，给出了机载LiDAR测绘3D产品的技术流程，并选择荒漠地区作为试验区，验证了此种技术方法在荒漠地区测绘3D产品的可行性，分析了成果精度。试验证明，该方法可以满足荒漠区域的1：10 000比例尺3D基础数据生产要求，且具有外业工作量小、自动化程度高、成图快、高程精度高、受外界环境影响小等优点，同时也总结了该方法中有待完善之处。该方法为荒漠地区3D基础测绘数据获取提供了有益借鉴。 相似文献