界址点扩点公式推导

近几年在对一些单位进行拨地定桩测量征办土地手续时,常遇到界址点在实地无法找准的问题.主要是由于地形限制或者是建设单位大都留有护墙地,因此无法对界址点准确定位.在实践中我们利用已知界线(墙)定位测量,然后间接利用公式推算出界址点的坐标,提高了效率和测量精度.     

基于特征点的点云压缩方法研究

针对现有点云数据,在VC++平台下,提出一种基于特征点的压缩方法,实现点云数据的抽稀,其中试验数据采用扫描数据以及美国斯坦福大学试验点云数据。经试验表明,该方法能够实现点云的抽稀,减少点云的数据量,提高点云后期处理的效率。     

基于倾斜摄影高程点和特征点快速提取研究

随着科技的发展,高程点提取的自动化程度越来越高,但是自动提取点位的分布合理化和特征高程点的提取需要大量的人力、物力和时间进行修改和人工提取。本文以滕州市主城区1∶500地形图为基础,结合倾斜摄影和ArcMap部分功能,介绍一步式准确、快速、均匀提取高程点和特征点高程的方法,论证了新方法的可行性与有效性。     

基于特征点匹配及提纯的点云配准算法

针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。     

改进的分层点云数据压缩算法

针对传统点云压缩算法主要对小型物件的小数据量精细点云进行压缩,在大型地物的海量数据压缩方面存在压缩时间长、效率低的不足,提出了一种改进的分层点云数据压缩算法。基于大型地物点云空间结构特点将分层压缩算法的速度优势和距离压缩算法的高效优势相结合,解决了传统压缩算法在大型地物点云压缩方面的不足,实现了海量点云的快速高效压缩。西安市大雁塔三维激光点云压缩实验结果表明:该算法可以快速地完成海量点云的压缩,较之传统压缩算法极大地缩短了压缩时间,提高压缩效率。     

地籍界址点测量精度分析

界址点点位精度是衡量地籍测量成果的重要指标。本文通过对实测界址点的精度分析,得出影响界址点精度主要参数是棱镜偏心的影响,同时给出了减弱该项误差的几种措施,并说明全站仪采集数据时,为减少误差而采取的方法。     

基于特征点的高程点自动抽稀法

针对传统地形图缩编中高程点抽稀存在的问题,提出基于特征点的高程点抽稀的方法,使用此方法一方面可以保留特征点处的高程点,另外可以实现高程点的自动抽稀。     

结合八叉树和最近点迭代算法的点云配准

针对最近点迭代算法的局限性造成的点云配准效率低下问题,该文对最近点迭代算法在点云配准中的应用进行了研究,并针对算法的局限性进行了改进。先利用八叉树结构求得点云数据的重叠区域,然后在重叠区域利用最近点迭代算法对点云数据进行精确配准,提出了基于八叉树结构建立点云重叠区域的最近点迭代配准方法(该文简称OTOAICP)。通过实例数据对该方法进行验证,结果表明:OTOAICP方法能够提高配准精度,缩短配准时间。     

影像匹配点云与机载激光点云的比较

介绍了影像匹配的发展现状及趋势、研究进展和存在的问题,分析了影像匹配点云的特点,并对通过摄影测量技术和LiDAR技术获得点云的方法进行了比较。     

GPS点定位

本文探讨了四种GPS相位单点定位模型。文章指出在不同观测条件下,各模型点定位能力不同,若选择合适的模型,GPS相位测量可以相同的精度替代P码伪距进行点定位计算。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

一种基于特征点的地面激光点云全局配准方法

针对当前地面激光扫描(TLS)点云配准自动化程度低且耗时的问题,本文提出一种基于特征点和改进FGR(fast global registration)算法的TLS点云全局配准方法。该方法一共分为三步:首先对点云进行粗差剔除和降采样;然后提取Do G(Difference-of-Gaussian)特征点和进行FPFH(fast point feature histogram)描述,进而进行双向一致性匹配;最后使用FGR算法进行优化获得点云之间初始参数,结合标准ICP算法实现TLS点云的高精度配准。利用7站地面激光点云数据进行实验,结果表明本方法可以在保证配准精度的前提下获得较高的配准效率。     

联合点云压缩的多特征融合点云语义分割方法

针对PointNet++对点云空间相关性特征提取能力不足,同时难以适用于大场景高密度LiDAR点云语义分割的问题,提出一种联合点云压缩的多特征融合LiDAR点云语义分割方法。首先利用点云压缩算法降低点云密度,并使用PointNet++提取简化点云的深度语义特征,再利用拟合算法计算完整点云的深度特征;之后提取人工设计的空间相关性特征与深度特征进行串联;最后利用随机森林算法对完整点云进行语义分割。通过在ISPRS提供的LiDAR点云语义分割标准数据集进行实验,证明提出方法的有效性,总体精度较PointNet++提升了5.3%。     

野外界址点数据采集若干问题的讨论

本文讨论了数字地籍测绘在野外采集界址点数据过程中常遇到的几个问题,并提出了相应的处理方法,为今后地籍数据的分析,使用和管理提供参考。     

车载全景影像与激光点云融合生成彩色点云方案

针对车载全景影像与激光点云数据融合的研究不足的现状,文章给出了一种适合球面全景影像的车载彩色点云生成方案:由车载POS数据及系统标定参数可获得全景影像的外方位元素,依据影像的采集视角选择激光点最佳的关联影像,然后以球面投影为成像模型获得激光点在影像上的颜色属性值,进而获得彩色点云数据;并对融合的误差进行了讨论与分析。经过融合后的彩色点云几何精度高、目视效果好,使两种数据源的优势得到了有效的结合。实验结果验证了这种方法的可行性和准确性。     

点到平面距离的点云数据压缩方法

针对三维激光扫描点云数据采集过密、冗余信息较多,现有压缩算法存在不足的问题,该文提出了基于点到平面距离的散乱点云压缩算法。将该算法与基于三角形法向量夹角和格网法两种现有算法的压缩结果进行比较,通过对比构建的空间三角网可以发现,该文算法对物体特征复杂的部位有较好的压缩效果,且在压缩率较高时,不会使较平缓的部位出现过度压缩而失真的情况。     

利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法

针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度.