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1.
2.
以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。 相似文献
3.
针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。 相似文献
4.
本研究利用加入起电、放电参数化方案的数值模式(Weather Research and Forecasting Model(Version 3.7.1),WRF3.7.1_ELEC),通过设计五组不同非感应起电及感应起电参数化方案敏感性试验,对发生在青藏高原东北部青海大通地区的一次雷暴过程进行模拟研究,对比分析了不同非感应起电机制及感应起电机制对雷暴云电荷结构的影响.结果表明:在雷暴云发展旺盛阶段,Saunders(S91)、Riming Rate(RR)、和Saunders和Peck(SP98)三种非感应起电方案模拟的雷暴云最低层均为负电荷区,而混合方案(Brooks and SP98,BSP)模拟的雷暴云最低层为正电荷区,主电荷区自下而上为"+-+-"排列的四层电荷结构.与甚高频辐射源定位法推算的结果对比,BSP方案模拟的本次高原雷暴云电荷结构更接近实际情况;几种不同非感应起电方案模拟的主电荷区外围与主电荷区电荷结构不同,说明在雷暴发展的不同阶段雷暴云的电荷结构是不同的;几种非感应起电方案模拟的电荷结构不尽相同,主要是由于霰、冰和雪粒子在不同高度所带电荷的极性及电量的大小不同,霰粒子的电荷密度对低层的影响较大,冰粒子和雪粒子的电荷密度对中上层的影响较大;加入感应起电机制后,雷暴云电荷结构分布几乎没有变化,但能使雷暴云发展旺盛阶段低层和中层的正负电荷区电荷密度有所加强. 相似文献
6.
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
7.
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
8.
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
9.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
10.
徕卡RTC360不仅操作简单、扫描速度快,而且非常智能。可以实时跟踪计算两个连续站点间的相对位置,点云实时预拼接。后期搭配Register360智能拼接软件,点云智能拼接处理,无需人工干预,简单高效。 相似文献