排序方式： 共有15条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
针对一种基于地面激光扫描技术的高压线塔倾斜度监测方法,分析了利用水平分层的点云面片中心偏移量计算高压塔倾斜度的算法原理,以及该算法的误差来源。研究表明,利用水平截面法监测出线塔倾斜误差量主要与线塔的倾斜量及上下非对称特性有关。经过公式推导,建立了主倾斜剖面上的倾斜误差改正模型,并开发了专用的点云数据处理软件。结合山西开采沉陷区的倾斜高压线塔实例,利用本法计算了线塔的倾斜值,并将结果与特征点法计算结果进行了对比,验证了算法和数据处理程序的有效性和精度。本文内容对利用激光扫描技术监测烟囱、高塔等上小下大的非对称高耸结构的倾斜量有较强的借鉴意义。 相似文献
2.
华南水东湾波控、中等潮差岬湾海滩地形动力分类 总被引：1，自引：0，他引：1
海滩地形动力分类在国外的海岸地貌研究中已经被广泛接受。本文使用了华南粤西水东湾切线带、过渡带和遮蔽带海滩连续16个月32次大潮期间同步获取的波浪、潮汐、泥沙和海滩地形数据,分别按照无量纲沉降参数、相对潮差参数和无量纲海湾尺度参数对这一岬湾海滩不同岸段的海滩类型进行了研究,研究发现：（1）水东湾切线带海滩的主要状态为有裂流的低潮台地状态和沙坝型海滩状态,过渡带海滩主要状态是低潮沙坝/裂流海滩和沙坝消散型状态,遮蔽带海滩主要状态是有或无沙坝的消散型状态;（2）海湾不同岸段海滩状态的顺序变化与差异体现了岬湾海滩状态的时空变化性,与现场观测的海滩地形的变化基本一致,说明了对波控中到强潮海滩进行研究时,需要考虑潮汐的影响。同时,本文主要给出了海滩状态研究的一个框架体系,由于海滩不同的状态伴随不同的侵蚀模式,要求我国今后需加强在这一方面研究,以进一步丰富我国海滩地形演变、海滩地形动力过程和海滩防侵蚀的理论基础。 相似文献
3.
为了高效分析露天矿地形特征,本文利用无人机激光雷达扫描矿山,提出了一种基于数量场梯度的露天矿点云台阶线自动提取算法,即数量场梯度法。首先将点云的高程信息作为各点对应的数量场,计算各点数量场梯度的模,经分析,道路和边坡这两类场景梯度的模范围分别为[0.00,0.03]和[0.28,0.35];然后根据梯度的模范围筛选出台阶线特征点;最后对特征点进行四叉树索引,对每个叶节点进行最小二乘,拟合空间直线,并输出拟合的台阶线。通过与现有软件提取的台阶线对比,本文提出的数量场梯度法具有人工干预少的优势,且提取的台阶线错误率低于10%,位置精度优于0.6 m,可大幅提高露天矿测绘产品的自动化生成效率,有较好的应用前景。 相似文献
4.
为防止三维激光扫描数据中的噪声对实景重构造成扭曲,基于消噪的相关理论,提出了3种具有先验信息的去噪算法,利用高程注记点所提供的先验信息作为去噪依据,分别对比高程插值、最小二乘拟合平面及趋势面,选取适当阈值消去噪声.利用Timble GX200地面三维激光扫描系统获取的地形测量数据进行实验分析,结果表明:高程注记点可以作... 相似文献
5.
6.
7.
8.
高压线塔是杆状构筑物,在受到开采等活动影响时,地表移动和变形对高压线塔的安全有重要影响。文中根据地表移动与变形规律,提出一种高压线塔倾斜与曲率变形分析方法。首先运用地面三维激光扫描仪扫描高压线塔,对点云数据进行分层处理,提取各层点云数据切片中心点坐标,计算高压线塔基础倾斜、塔身倾斜与曲率。研究表明,文中使用的三维激光扫描技术和数据处理方法能够较好地分析得出线塔基础倾斜、塔身倾斜与曲率等数据,规避传统监测方法塔基倾斜和塔身倾斜分开分析的弊端,为进一步研究线塔倾斜变形奠定技术基础,为线塔的变形分析提供可靠依据。 相似文献
9.
10.
道路绿化带是城市园林绿地系统重要组成部分,具有重要的生态和环境服务功能,道路绿化带信息的精细分类与提取以及绿化带的动态分析对于道路信息化管理具有重要意义。本文提出基于车载LiDAR技术的道路绿化带自动提取与绿植地物精细分类算法。为验证算法有效性,选取北京市丰台区某路段作为实验区域,一期试验数据采集时间为2015年6月,二期试验数据采集时间为2015年9月。将车载LiDAR点云数据作为原始数据,对原始数据进行剪裁分块等预处理,提高算法运行速度。首先对每段道路点云数据进行地面、低矮地物与高地物分类,并将低矮地物与地面点进行组合;然后通过绿化带的点云特性与空间特征,精确提取出每段点云数据中的绿化带,根据所提取的绿化带确定分类范围,利用各类地物点云的特征差别,对绿化带内地物进行详细分类;最后对比同一区域内的多期绿化带数据,从而判断绿化带面积以及绿化带中的各种地物是否发生变化。为验证算法精度,采用人工交互的方式提取绿化带,并对绿化带内各类地物进行人工分类,以此作为参照将人工统计得到的信息与自动提取出的绿化带信息以及各个分类地物信息进行对比,试验区人工提取绿化带总面积为13 027 m 2,自动提取绿化带总面积为12 749 m 2,2组数据相差278 m 2,相对误差为0.02。自动分类算法在试验区场景中杆状地物的探测率为80%,树木的探测率81.81%,灌木探测率为73.91%。对比2期绿化带数据,发现面积缩减量为129.5 m 2,另外新增3株灌木。实验结果说明了本文所述算法的准确性。 相似文献