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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.
基于2018年12月至2020年3月喀左、沈阳、辽阳、满洲里4个国家级地面气象站人工冻土器与测温式冻土自动观测仪观测的资料,对人工冻土观测获得的冻点与测温式冻土自动观测仪获得的相应深度的温度进行对比分析。结果表明:人工冻土器获取的冻点对应的土壤温度与0℃总体一致,又不完全重合;0—35 cm深度范围,冻点对应的温度变化范围为-2~6℃,呈现跳跃性变化。35 cm以下深度范围,冻土冻点对应的温度变化范围为-0.5~1.0℃;融化过程冻点对应的平均温度高于冻结过程冻点对应的平均温度。从完全融化时间上来看,人工冻土器观测到的完全融化时间晚于测温式冻土仪0℃线完全消失的时间。人工冻土观测的实质是获得土壤温度0℃点所在位置。灌注不同台站水的冻土器内管在相同的温度环境下,冻结与融化状态无明显区别;人工冻土器内管冻结过程是温度和持续时间双重作用的结果,深层土壤温度变化缓慢,使得内管中的水冻结和融化需要的时间长。另外,作为接触式测温设备,减小外因产生的时滞是提高其灵敏度的重要环节,建议测温式冻土仪的外管壁使用温度滞后效应更小的金属外管。 相似文献
4.
Barley(Hordeum vulgare L.) is one of the earliest domesticated crop species and ranked as the fourth largest cereal production worldwide. Forward genetic studies in barley have greatly advanced plant genetics during the last century; however, most genes are identified by the conventional mapping method. Array genotyping and exome-capture sequencing have also been successfully used to target the causal mutation in barley populations, but these techniques are not widely adopted because of associated costs and partly due to the huge genome size of barley. This review summarizes three mapping cases of barley cuticle mutants in our laboratory with the help of RNA-sequencing. The causal mutations have been successfully identified for two of them and the target genes are located in the pericentromeric regions. Detailed information on the mapping-by-sequencing, mapping-and-sequencing, and RNA-sequencing assisted linkage mapping are presented and some limitations and challenges on the mapping assisted by RNA sequencing are also discussed. The alternative and elegant methods presented in this review may greatly accelerate forward genetics of barley mapping, especially for laboratories without large funding. 相似文献
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8.
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
9.
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
10.
节理分布空间变异的地下洞室稳定性概率分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以岩土材料力学参数空间变异性的"点估计-有限元"分析方法为基础,结合节理分析时自身存在几何模型、网格划分等特性,扩展了该方法在节理分布空间变异性分析方面的适用性,明确了具体的研究步骤与方法。以某抽水蓄能水电站为例,通过分析节理空间变异性对围岩变形与塑性区的影响,验证了扩展后该方法的准确性和合理性。对工程案例开挖揭露的1400余条节理进行概率统计,建立了节理空间变异性的有限元分析模型;采用扩展后的概率分析方法,研究了节理分布对地下洞室群围岩开挖稳定性的影响。研究结果表明:(1)对比概率分析得到的围岩变形概率分布与现场监测结果,发现剔除变形异常点后监测变形量值大部分位于得到的位移概率分布范围内,说明节理的空间变异性是导致监测变形波动的主要影响因素;(2)围岩变形概率分布的标准差能有效识别出围岩开挖变形受节理空间变异性的影响程度,对于所给出的案例依次为:机窝>边墙>顶拱;(3)围岩塑性区的概率分区能合理判断地下洞室群开挖时受节理影响较大的区域和范围,为工程施工的支护设计提供依据。 相似文献