顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究

针对山区LiDAR点云的特点,对TIN滤波算法的三个重要环节进行了改进:1利用一种简单、快速的随机化格网搜索算法来获取更多的精确初始地面点;2提出一种地形预测角的判断准则来提高地形断裂线附近区域的滤波精度;3对每个激光脚点设置加密优先级,并在滤波过程中动态调整优先级大小,优先级高的激光脚点先进行判断,加密优先级的引入提高了TIN滤波算法对地形的适应性。最后,采用两块分布有大量地形断裂线的山区数据进行实验验证,并与传统的TIN滤波算法进行比较分析,结果表明,改进后的TIN滤波算法可以有效地保留山区的地形断裂线特征,提高了算法在山区的滤波精度。     

基于噪声分布特征的干涉图像滤波新方法

干涉图像滤波一直是InSAR图像处理的关键步骤。针对经典滤波方法的不足,提出一种基于噪声分布模型的滤波新方法。该方法以干涉图像噪声分布模型为基础,首先对图像做噪声和有用信息判断,若判断为噪声进行滤除,否则保留信息。最后选取实际SAR数据进行滤波实验,与经典的滤波方法进行对比分析,并进行定量评价。实验结果表明,基于噪声分布模型的滤波方法,在去除残差点和边缘保持指数方面明显优于经典方法,在等效视数、相位标准差、斑点指数和平滑指数方面与经典方法相当。因此,本文提出的滤波方法在去除噪声的同时,最大程度的保持了图像信息的完整性,无疑是一种有效的新滤波方法。     

基于改进的坡度滤波算法的LiDAR数据滤波

以规则格网来组织数据对坡度滤波方法进行改进,通过比较格网最低点与邻域最低点的坡度得到初始地形,再通过比较格网点与邻域格网最低点的判断获得数据点的地形信息,试验结果表明,对坡度的滤波方法有很大改进,也改善了滤波效果。     

基于小波多分辨率方向高程限差的LiDAR数据滤波

本文在研究了小波多分辨率分析原理的基础上,将小波变换引入到机载LIDAR数据滤波中,利用金字塔分层理论实现原始DSM数据的快速组织,加快计算速度,提高滤波效率。同时在滤波阈值选择中顾及整个区域的方向高程差,使判断条件更加符合地形特点,提高滤波的准确度。本文最后利用实际的LIDAR数据进行了实验和精度分析。     

基于互信息的机载LiDAR点云自动滤波处理特征选择

随着机器学习的发展,在LiDAR滤波处理中找到一个适用于所有地形的高效高精度滤波算法是我们一直追求的目标。现在,越来越多的学者致力于提取多个特征进行滤波计算。在选择的特征中难免出现冗余等现象,影响计算效率和滤波精度。本文基于机载激光雷达特有的高程精度优势,采用高程互信息作为测度去判断所选择特征的优劣。经过实验,验证了本文所用方法能够有效剔除自动滤波选特征中的冗余特征。     

LiDAR数据滤波中基于切片的断裂线优化方法

为了克服一般自动滤波算法对复杂地形的不适应性而产生大量误分的现象,提出了基于切片数据的LiDAR数据线分类滤波算法。该算法利用人眼对地形判断的先验知识,并使用多层次自适应高度阈值的滤波方法得到初始滤波结果,再利用三维空间中的角度特性进行优化,从而对断裂线地形能取得很好的滤波效果。最后采用VC++编程实现了本文提出的线分类算法,并经过试验分析比较,证明了该算法的适用性,能够适应高精度DEM的快速制作。     

后向平滑与抗差估计融合的SRCKF滤波

将后向平滑平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,并探讨了粗差对后向平滑滤波的影响。借鉴经典卡尔曼滤波抗差估计思想,给出平方根容积卡尔曼滤波的抗差算法以抵抗量测粗差,而当判断不含粗差时使用后向平滑算法,在有效提高滤波精度的同时避免了抗差滤波对每个历元都需进行迭代运算。实测GPS动态数据验证了算法的有效性。     

基于特征保持的线性多通道最优求和SAR图像滤波算法

在线性多通道最优求和滤波算法的基础上,提出一种基于特征保持的线性多通道最优求和滤波算法。该方法结合图像局域方差系数和具有恒虚警概率的比值结构检测,对滤波窗口内图像的纹理结构进行检测和判断,有区别地进行滤波去噪。该算法在去除斑点噪声的同时,可减少边缘、线及点目标等纹理信息的损失。     

多级移动曲面拟合LIDAR数据滤波算法

为提高城市区LIDAR数据滤波精度, 提出了一种多级移动曲面拟合滤波方法。建立区块网格搜寻及索引机制完成对离散LIDAR点云的标示; 通过建立二次多项式完成参考曲面的拟合, 不同窗口大小获得不同层次的拟合曲面; 设置自适应阈值, 完成地面点与非地面点的判断。精度评价结果表明, 该滤波算法误差在1m以内, 能够满足实际应用的需求。     

一种基于极值检测与自适应滤波的图像去噪算法

标准中值滤波及其一些改进算法对于被低密度脉冲噪声污染图像的处理可取得令人满意的效果,图像被严重污染时,这些算法得到的结果均不理想。针对这一缺陷,基于文献[1]提出的一种滤波算法进行改进。首先,利用极值法对图像进行检测,判断出噪声及非噪声点;其次,设置滤波模板的最小及最大尺寸,对噪声点进行窗口逐渐增大的滤波处理。计算机模拟实验结果及对SAR图像滤波结果表明:该滤波算法在噪声去除及边缘和图像细节保持上优于标准中值滤波及其一些改进算法。     

基于DEM的6种坡度提取算法的比较分析——以山东省青岛市为例

坡度是描述地形特征信息的一个重要指标,对于制订土地利用规划和防御地质灾害具有重要意义。本文基于山东省青岛市的ASTER GDEM数据,利用MATLAB进行矩阵运算,采用6种坡度提取算法分别获取坡度矩阵、最大值和中误差等统计指标,对比分析6种算法的提取精度。结果表明:简单差分算法出现极端和偏差情况的概率较高,可信度不高;三阶不带权差分和三阶反距离平方权差分算法比较稳定,偏差较小且精度较高,对沿海地区坡度提取具有借鉴意义。     

基于语义认知的地形建模

针对当前地形建模注重渐变地形与地形几何特征(点、线)的表达,缺乏从整体形态上对地形的描述,该文提出将语义信息引入地形建模的方法。从地形建模的认知过程出发,引入"地形语义"描述地形的整体特征,剖析了地形语义的特点,实现了地形语义的形式化表达,设计了语义参与的建模流程,建立原型系统进行了实验。实验表明,地形语义信息作为数据源参与的地形建模能够保留一个地形区域的语义特征,提高了DEM的保真度,该方法进一步拓宽了地形建模数据源,为地形建模及其应用提供了新的思路与方法。     

点坡度熵在地形简化中的应用

坡度是定量描述地貌形态特征的重要因子。针对DEM坡度在地形简化中应用研究较少的现状，本文基于信息熵理论提出了点坡度熵（SEP）概念，构建了量化地形信息的点坡度熵模型，研究了基于点坡度熵的地形简化方法。结合试验样区数据，将常用的重要点法与该方法进行了应用对比。结果表明，该方法可有效保留地形骨架信息，取主舍次效果优于重要点法。该方法对后续DEM地形简化研究具有一定参考价值。     

基于GIS平台的地形信息提取方案设计——以榆林市绥德县为例

人们很早就开始研究地形信息提取的技术,而传统的地形分析是基于二维平面地图进行的,从基于纸质地图到基于数字地图的地形分析,是地形分析手段和功能的一次重大突破。随着科学的发展,三维虚拟现实环境中的地形分析,使分析结构以可视化的状态更准确、更立体地表现出来,这又成为GIS历史上一个质的飞跃。地形信息的提取与分析,在水文学、地貌土壤学、生态学、工程学等领域都是有广泛应用的,所以,地形因子的提取成为本课题的重要研究方向。     

利用重力异常数据构建重力梯度场的方法比较

为实现大范围、高精度基准重力梯度数据库的构建,考虑到重力梯度场对地形质量的敏感效应,一般利用恒密度数字高程模型来求取重力梯度值,从而忽略了地形密度变化以及水准面以下密度异常对重力梯度的影响。根据重力位理论中求解边值问题的数值应用方法,直接利用重力异常数据求取重力梯度场,弥补了密度变化和密度异常在重力梯度上的反映。根据模型算例和实测重力异常数据求取了剖面重力梯度值,结果表明,限于重力数据空间分辨率的影响,利用重力异常数据可恢复中长波段重力梯度场。该方法与地形数据求取重力梯度和卫星重力梯度测量等方法技术相结合,对重力梯度数据库的建设具有实际应用价值。     

一种顾及水下地形特点的多波束点云去噪算法

针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。     

基于ArcGIS和Global Mapper软件的三维地形可视化技术的应用

以某项目的地形测绘为例,阐述基于ArcGIS和Global Mapper软件实现三维地形可视化与测绘的方法及流程,重点论述了数据的采集与处理,三维地形的模拟,海量数据的实时显示,三维地形应用,为用户提供更为直观、实时量测。实践证明：此方法建立的三维地形符合工程应用的要求,具有良好的可行性。     

基于二阶微观地形因子的可视化增强研究

地形可视化是对地形的直观表达,是人们了解和认识地形的基本途径。通过传统的可视化技术所展现的三维高低起伏效果,相比平面图虽然更容易判读出地形的总体走势,但对地球表面的纹理细节要素的刻画程度却远远不足,无法达到特定工程应用中对地形真实性的需求。因此,本文以黄土丘陵地区原始DEM为主要数据源,通过研究二阶微观地形因子,重点阐述了如何利用二阶微观地形因子增强DEM地形可视化效果,从而达到刻画出该地形正常难以辨别的细小地表单元的目的。     

地形效应校正的遥感地热异常提取

在山地复杂地形条件下,利用热红外遥感获得的地表温度分布显著受到地形的影响,真实的地热异常信息往往难以识别,热红外遥感应用于山区地热勘探受到极大限制。以广东龙川地热勘查区为研究区,初步探讨了山地环境中如何抑制地形效应,以有效提取地热异常。首先,基于Landsat ETM+遥感数据反演地表温度,分析坡向和坡度两个地形因子与地表温度的关系;然后,在此基础上,将研究区的地表温度按坡向分成3个子区(阳坡、过渡坡和阴坡),根据阳坡地表温度与坡向的线性拟合关系将其校正到水平坡度上;最后,结合地质构造分布和地表覆被情况,在3个子区识别了4处地热异常,并与已知地热点进行比较验证。结果表明:坡向分区和阳坡坡度校正能够有效抑制地形效应,提高遥感地热异常识别精度,为山区地热资源的预测评价提供新思路。     

基于等高线特性的三维表面重建方法的研究

研究了相邻等高线形状的变化规律,得出相邻等高线形状变化具有相似性的结论,而决定这种相似性的根本因素是相邻等高线之间的三维地形高程起伏变化的自然情况。以该规律为理论依据,研究出了一种基于等高线相似性变化特性的三维表面重建方法。实验结果表明,该方法能够充分利用等高线所含有的地形高程信息,较好地实现三维表面重建。