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架空输电线三维空间模型是机载激光雷达电力巡检的基础.针对现有模型参数求解方法噪声点敏感、稳定性差等不足,在分析最小二乘法(LS)和随机一致性算法(RANSAC)性能的基础上,提出了一种改进的输电线模型参数求解方法,即LS-RANSAC.首先随机选择K个样本点以提高初始模型参数解精度;然后利用最小二乘法稳定性拟合初始模型,采用随机一致性方法的循环迭代计算确定最佳模型参数,削弱噪声对参数求解结果的影响;最后讨论关键参数K的选择原则.实验结果表明,该方法模型参数求解精度高,抗噪性强,对不同类型的输电线均具有较好的适用性;兼顾精度和效率K建议取值30～45,研究对架空输电线空间模型精细重建具有技术参考价值. 相似文献
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针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境,提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点,在此基础上,采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点;然后以抛物线模型为约束条件,采用改进的建模方法,确定模型残差并对其进行密度聚类,根据聚类结果实现单根电力线精细提取;最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。两景实测数据试验表明:该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取,无须电力线数目、点云密度等先验知识,对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。单根电力线提取准确率达99.17%以上,模型误差最大值为0.167 m,中误差最大值为0.079 m。 相似文献
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将SBAS-InSAR技术应用于昆明主城区地面沉降监测,单独处理同一地区2014~2017年的29景升轨和32景降轨Sentinel-1A、1B数据。在升降轨模式下进行数据处理与精度验证,结果表明两种模式下所得到研究区域的平均沉降速率和时序分析基本保持一致。研究发现昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路、以及滇池区域,最大年均沉降速率可达-38.975 mm/a,累积沉降量达到89 mm。研究表明,昆明市地面沉降主要由于近几年城市化建设和轨道交通建设的飞跃发展,导致居民区和交通网络密集,地面载荷增加,地下隧道开挖与地下水开采等问题引起地面软土地层下沉而产生明显的沉降现象。 相似文献
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针对传统主成分分析点云法向量估算存在精度不高、人工干预等问题,提出了一种改进的主成分分析法向量估算方法,并根据点邻域法向量标准差实现了离散点云特征提取,最后对关键参数K取值进行讨论.通过引入高斯核函数为邻域点集权值计算公式,削弱了距离较远点对采样点法向量精度影响;以信息熵最小化为约束条件自适应选择最佳邻域尺度R,较好的顾及了局部点云空间特征的差异性.实验结果表明:该方法能很好的实现点云特征提取,改进后的点云法向量估算顾及点云邻域复杂程度,具有普适性强、自动化程度高的特点,建议关键参数K取值范围12～20.研究对点云配准、数据精简及模型重构等点云预处理研究具有理论参考价值. 相似文献
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为了分析在2014—2017年期间昆明城区地面形变情况,本文利用Sentinel-1A数据,基于SBAS-In SAR技术提取了昆明城区升降轨模式下形变信息。首先,将雷达视线向(LOS)上的形变速率转换为垂向方向的沉降速率,再通过对升降轨观测数据相互验证和融合处理避免单一模式下的数据失真,反演出更加真实的城区地表沉降,并与城区历史沉降监测数据进行对比分析。结果表明:近3年期间昆明五华区沉降缓慢,相对稳定;西山区和官渡区内的滇池北岸区域呈现大面积沉降且沉降速率较快的趋势,形成多个沉降漏斗中心,最大沉降垂直速率达-54.2 mm/a。 相似文献
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针对近年来昆明的城市建设、地下水抽取以及降雨量的变化对昆明地区的地面沉降造成巨大影响的问题,该文利用32景Sentinel-1ATOPS SAR影像基于短基线集技术获取2014-2017年昆明地表沉降信息,并结合城市建设资料、地质及水文资料以及气象资料对昆明沉降区的成因进行全面的分析。结果表明:昆明地表沉降空间特征明显不均匀,西山区和官渡区多处出现沉降,沉降最严重的是位于昆明新螺蛳湾国际商贸城地区。其沉降原因为地铁施工和大型建筑物和商业区建设造成土层变形引发地面沉降;地下水抽取导致地下水位下降以及第四系土体固结诱发地面沉降;6—11月丰富的降雨量有效地补充昆明地下水,使昆明地面沉降伴随降雨量呈现明显的季节非线性沉降。 相似文献
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弧垂是架空输电线路安全运行监测的重点。针对现有弧垂模拟精度不高等问题,提出了一种基于机载激光雷达点云数据的架空输电线弧垂模拟新方法,实现了静态点云数据到动态环境下导线空间形态模拟。首先利用静态点云数据重建输电线三维空间模型,然后结合状态方程提取弧垂模拟关键参数,最后根据弧垂模型方程,实现了不同气象条件下输电线弧垂三维空间形态模拟。通过设置4种典型气象条件组合开展弧垂模拟精度验证,结果表明:该方法模拟精度高,且不受档距、电力线材质等条件影响,可为复杂地理区域或特殊气象条件下的电力线运行安全评估与监测提供参考依据。 相似文献
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针对现有胸径提取精度不够高、自动化程度低等不足,基于地基激光雷达胸径切片点云数据,该文提出了一种改进K均值聚类的林木胸径提取方法.利用约束条件优化初始种子点的选择原则,避免随机种子点选择造成聚类结果陷入局部最优;采用拐点法自适应确定聚类目标类别数目,提高单木胸径点分割的自动化程度;根据点云与类别中心统计参数识别并剔除非目标对象点,通过圆模型参数求解实现胸径值计算.结果 表明:改进后的K均值聚类能快速实现林木胸径点的批量化提取,无须林木数目、样地大小等先验知识,具有自动化程度高、抗噪性强的优势.该研究对地基激光雷达在林业资源调查及生产管理应用具有一定的实际应用参考价值. 相似文献
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