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DEM的提取是激光雷达数据采集的重要用途之一,但由于目前算法的局限性,无法高精度地自动分类,如何在算法分类的基础上重新进行人工分类,以一定的原则和标准进行重提取从而得到更高精度的DEM,仍然是专业领域的一大难题。本文对某.LAS数据重提取,极大提高了其DEM的精度,为今后相关单位和个人使用TerrSolid软件对机载雷达DEM重提取提供一些经验。 相似文献
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基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。 相似文献
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三维激光点云数据具有精度高、数据获取高效、几何信息丰富的优势,在地形数据获取方面起到了越来越重要的作用。但在实际的外业测量中,由于视场角限制,一般都难以获取待测物体完整的点云数据,发生数据缺失现象。而根据摄影测量技术生成密集的影像点云,能获取复杂区域的测量数据。针对三维激光点云数据外业采集缺失的状况,结合影像密集点云特征,提出了一种加入动态迭代因子和分步最优求解尺度的改进尺度迭代最近点(scaling iterative closest point, SICP)算法,对影像点云与三维激光点云进行配准研究。实验结果表明:基于改进的SICP算法提高了影像点云与三维激光点云的配准精度、减少了迭代次数,能有效解决不同源平台获取的点云数据融合问题。 相似文献
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近年来,三维激光扫描技术由于其具有非接触性、精度和测量效率高等特点,在测绘领域广泛使用。建筑物顶梁由于在建筑顶部,传统的测量手段难以采集到其精确的三维数据。本文以某厂房为例,使用三维激光扫描技术采集顶梁数据,内业处理获取顶梁中心线坐标,对于建筑物顶梁测绘具有一定的实际指导意义。 相似文献
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无人机测绘作为一种新的测绘技术日趋成熟,到目前为止,大型、固定翼无人机在测绘领域发展成熟,而以大疆为代表的小型、价格低廉、轻便型无人机,在测绘领域的应用才刚刚起步。如何让小型无人机更好地服务于相关测绘产品的生产仍然是专业领域的一大难题。本文以某地区为研究对象,利用大疆精灵4进行外业照片采集和一系列内业处理,效果良好。 相似文献
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