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1.
为更有效地获取地形特征信息,提出一种机载LiDAR地形特征信息快速提取算法。首先,通过构建二次曲面拟合模型,建立实测LiDAR地形数据与拟合曲面的几何规则;然后,采用LM算法迭代参数寻优,获得最优化结果下的地形拟合参数,计算拟合时间及拟合精度;最后,以地形拟合模型为基础,进行地形特征信息的快速提取。通过机载LiDAR实测数据验证,当最优搜索半径为2 m时,地形曲面的拟合时间仅为0.02 s,RMSE仅为5.09 cm。该算法保证了地形特征信息提取效率和精度,能够有效满足机载LiDAR科学研究和工程应用的技术需求。  相似文献   
2.
针对海洋测绘中遇到的环境恶劣、任务繁重等情况,分析了机载Li DAR测深应用到海洋测绘中的可行性。介绍机载Li DAR测深原理、优势、典型设备,针对系统最大穿透深度、最浅探测深度、测点密度及测深精度等关键技术指标进行分析。最终得出结论,机载Li DAR测深符合海洋测绘的需求,应用到海洋测绘中是切实可行的。  相似文献   
3.
目前国内多波束测深系统质量检验不够成熟,仪器质量和测量数据的可靠性和准确性都无法得到保证,为此,提出一种基于消声水池的多波束测深不确定度检测方法。通过建立基于消声水池的测深声呐检测硬件、软件平台,削弱了由于实验环境带来的各种误差及不确定度因素的影响,提高了检测的精度与可信度。对R2 Sonic2024型多波束测深仪进行几何指标检定实验和精度评定分析,精度较高的中央波束水深值总误差服从正态分布,计算其置信区间及落入置信区间的概率,剔除不符值,使其满足置信度为95%,并计算比对差均值。实验结果表明,该多波束测深不确定度检测方法切实可行,能比较客观地用于多波束测深不确定度检测。  相似文献   
4.
基于船载水陆一体化测量系统,设计一体化测量数据存储格式、多线程网络通信、时间同步控制以及时间匹配技术,实现船载多传感器一体化测量数据实时存储功能,并将采集的多源数据统一存储到文件中。实验证明,该存储方法能有效提高系统的集成度,克服多传感器存储效率冗余的缺陷,提高测量数据存储性能。  相似文献   
5.
机载LiDAR测深ALB(Airborne LiDAR Bathymetry)是测量沿海地区地形图和水深图的最有效的技术之一,其通常是利用ALB海面和海底反射回波的峰值位置来计算水深值。然而,当绿色(532 nm)激光光束到达海底时,光斑范围内的具有坡度的海底地形会导致海底反射回波波形展宽、峰值位置偏移等现象,从而产生海底位置的不确定性,进而直接影响海底地形测量的准确性。为了减小这种影响,本文提出了一种机载LiDAR测深的海底地形坡度影响改正方法。通过考虑ALB激光光斑内海底地形的连续性,基于ALB激光光斑范围内局部地形参数模型FTPM(Footprint-scale Topography Parameters Model)构建ALB海底反射回波模型,通过定量分析不同水深、不同海底地形坡度所引起的海底反射回波峰值位置变化,以确定海底地形坡度对ALB测深的影响规律,进而构建ALB测深误差方程针对性地改正海底地形坡度引起的测深误差。本文采用中国南海甘泉岛附近海域所测ALB和多波束测深数据对所提方法进行了验证。结果表明,海底地形坡度影响改正后,平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)和中误差RMSE(Root Mean Square Error)分别减小到9.4 cm和12.3 cm,较改正前分别降低了35.6%和33.5%,对ALB测深数据处理具有参考意义。  相似文献   
6.
针对现有多波束测深数据的滤波算法需要人工干预且难以实现自动滤波的问题,在布料模拟滤波基础上,提出了一种基于双向布料模拟(bidirectional cloth simulation filtering, BCSF)的多波束测深数据滤波算法。首先,基于二次曲面(Levenberg-Marquardt)算法拟合构建传递式迭代趋势面,消除海底负异常数据;然后,构建BCSF修正模型,确定最终海底滤波面,解决海底凹凸地形或具有成簇噪点的复杂海域地形容易产生的过度滤波问题;最后,对分类海底点与非海底点的距离阈值进行了自适应优化与估计,进一步提高BCSF滤波结果的准确性。将所提算法应用于实测多波束测深数据,实验结果表明,与布料模拟滤波相比,所提算法不仅克服了过度滤波的缺陷,而且实验区域的整体测试数据的噪点剔除率从12.87%下降到0.76%,局部测试数据的噪点剔除率从15.29%下降到1.09%;与基于不确定度理论的多波束测深滤波相比,所提算法更加简洁,易于技术实现,人工干预很少,保留了更多的地形细节,具有较好的鲁棒性和应用前景。  相似文献   
7.
杨安秀 《测绘学报》2023,(7):1234-1234
机载LiDAR测深(airborne LiDAR bathymetry,ALB)技术在海岸带、海岛礁等复杂浅水海域的水下地形测量中具有效率高、精度高、机动性强等优势,但受复杂海面、水体环境等多种因素的综合影响,ALB点云中存在大量噪点,直接影响ALB数据成果质量及其应用。为此,论文针对海面异常点导致的海底虚假地形、海底点云过度滤波导致的真实地形细节损失以及如何深度挖掘ALB信息进行高效底质分类问题,分别从海面异常点检测、海底点云滤波和海底点云分类3个方面进行了详细研究。  相似文献   
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