排序方式: 共有18条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于七参数正形变换的数据驱动模型实现了机载LiDAR条带平差,算法借鉴了Robert(2004)的最小二乘表面匹
配思想,通过引入高斯–马尔科夫模型改进了原有算法,得到未知参数的最小无偏方差估计。实验采用两组实测数
据,分别考察了引入高斯–马尔科夫模型的必要性、算法效率以及迭代收敛性和算法精度。实验表明:(1)剖面检查吻
合且精度一致;(2)TerraMatch量测匹配精度,理想数据高程匹配误差小于0.05 m,数据质量不理想时误差稍大,但均
能成功匹配。 相似文献
2.
高精度的DTM/DEM是获取基础地理信息数据进行建筑物重建、道路提取、植被分析的重要数据源。机载LiDAR系统的主要任务之一就是解决如何得到高质量的DTM的问题。文中针对机载LiDAR数据滤波和滤波后人工编辑展开研究。由于任何一种滤波算法,都有一定的局限性,从实际应用的角度来说,人工编辑仍然起着重要的作用,因此,研究重点围绕滤波后的人工编辑展开,旨在探求工程应用中高效、快速、准确的DTM获取途径,为工程实践提供技术支持。 相似文献
3.
机载LiDAR数据逐航带平差与航带区域网平差对比 总被引:1,自引:0,他引:1
机载LiDAR系统获取的点云数据在经过预处理解算后仍会残余部分系统误差,因此,在利用点云数据生成DEM等相关数字产品之前,必须检查并改正这部分系统误差。以此为主要目标,本文对机载LiDAR数据的逐航带平差与航带区域网平差展开研究,并以Microsoft Visual Studio 2008 C++为开发平台、基于实测数据对比了两者在完成多航带构成的测区平差时的精度,结果表明:机载LiDAR数据的航带区域网平差方法相较于LZD算法可有效降低逐航带平差导致的误差累积,精度更高。 相似文献
4.
利用NCEP/NCAR每日4次全球再分析1°×1°网格资料,计算了2007年7月18日河北南部暴雨过程的水汽通量、视热源(Q1)和视水汽汇(Q2),分析了降水区热量和水汽收支的变化,并探讨了其垂直分布特征.结果表明:本次暴雨过程是由沿低涡切变线相继生成并强烈发展的中尺度对流云团造成的;当有强对流发生并伴有强降水时,就会有强的视热源Q1和视水汽汇Q2出现,且与强降水区基本对应,对流层上半部的相对冷层为暴雨区上空积云对流提供了极为有利的热力不稳定条件. 相似文献
5.
6.
针对现有的基于机载LiDAR数据的滤波算法未能充分利用数据提供的所有信息及其所采用的数据结构表达复杂、存在信息损失等缺陷,提出了一种灰度体素结构分割模型下的机载LiDAR 3D滤波算法。算法首先以综合利用机载LiDAR数据的高程及强度信息为目的将点云数据规则化为灰度(体素内激光点的平均强度的离散化表示)体素结构,然后基于各体素间的空间连通性和灰度相似性准则,将灰度体素结构分割并标记为若干个3D连通区域,最后依据地面与其它目标的高差特性提取与其对应的3D连通区域。算法优势在于:基于体素结构设计,为3D滤波算法;综合利用了地面目标的几何及辐射特征,对比传统滤波算法可应用于更复杂的场景;滤波结果为3D地面体素形式,可直接用于创建地面3D模型。实验采用国际摄影测量与遥感协会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的不同密度的机载LiDAR基准测试数据测试了邻域尺度参数的敏感性及提出的算法的有效性,并和其他经典滤波算法做对比。定量评价的结果表明,51邻域为最佳空间邻域尺度;点云密度为0.67点/m2的数据集1的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.9611、0.9248及0.8934;点云密度为4点/m2的数据集2的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.8490、0.8531及0.7404;对比其全经典滤波算法本文算法在高密度点云数据滤波时表现更佳。 相似文献
7.
8.
引入项目教学法改革“土地利用动态监测”课程教学,尝试构建以“项目示范、教学内容模块化、确立项目任务并布置任务、组织项目、制定项目计划、项目实施、项目成果展示与考核”为主要环节的项目教学过程. 相似文献
9.
本文从机载LiDAR系统几何定位方程出发、基于误差传播规律推导了机载LiDAR系统的综合误差计算公式,分别研究了IMU测角、GPS、激光测距、扫描角等多种误差源对激光脚点定位精度的影响规律,从理论上分析了机载LiDAR系统定位精度.本文的结果对实际应用具有重要的参考价值. 相似文献
10.
针对目前机载LiDAR点云数据存在的数据组织效率低下以及不利于查询等问题,本文提出了一种基于体元的建筑物提取算法。首先,构建体元模型实现机载LiDAR数据的真三维描述;然后,计算局部邻域曲面拟合残差,将残差最小的体元视作种子体元;最后,根据局部邻域法向量夹角准则来实现种子体元的区域增长,从而获得建筑物点。本文选取ISPRS公开的点云滤波测试数据中的8种复杂场景进行实验,实验结果表明:本文算法不仅原理简单、容易实现,而且具有较好的鲁棒性,不会受地形以及建筑物类型和尺寸的限制,Kappa系数达到80%以上,实现了复杂场景下建筑物的提取。 相似文献