车载LiDAR点云数据分割与半自动化建模方法

针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

机载LiDAR数据处理与地物提取

介绍了机载LiDAR数据处理流程,分析了TerraSolid软件应用于LiDAR点云的地物提取方法,对复杂城区激光点云进行了地物提取试验研究,实现了植被、建筑物、水渠、地面点等地物的提取,制作了数字高程模型。     

多光谱激光点云卷积神经网络的地物分类研究

针对商用激光传感器Optech LiDAR Titan系统获取的多光谱激光点云数据进行地物分类试验的探索,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)模型的多光谱激光LiDAR点云数据地物分类方法.新数据源多光谱激光点云具有多通道和多次散射回波的典型特性,生成感兴趣的热力图,根据热力图特征值和nDSM辅助数据进行感兴趣地物分类.采用CNN模型学习结果与面向对象影像分析OBIA分类方法相结合对分类结果进行精化,并用随机采样参考点对地物分类结果进行精度评估,解决CNN模型分类的正确性和可靠性问题.实验表明,地物分类整体精度OA达到89.8％,Kappa值0.858,该方法在多光谱激光点云地物分类方面具有稳健性、有效性和通用性.     

机载LiDAR点云数据的建筑物重建研究

提出了利用机载LiDAR点云数据进行复杂平面建筑物重建的方法。首先,将提取出的建筑物点云聚类到不同的平面点集;然后,对各个平面点集进行平面拟合,采用平面相交确定平面边界,并解算出各平面边界角点的三维坐标,从而重建建筑物模型。某区域的机载LiDAR点云数据的实验结果表明,该方法能有效地重建出较复杂的平面建筑物。     

机载LiDAR点云时间纹理信息航带重叠区消冗

机载LiDAR获取的完整测区点云数据中包含了丰富的信息,同时也伴随着大量冗余数据,本文提出基于机载LiDAR点云时间纹理信息的航带重叠区消冗方法。首先按点云时间信息划分航带,再按点云纹理信息提取航带边缘,接着提取高地物遮挡空洞,最后去除重叠区冗余数据。实验结果表明,该方法无需航线信息辅助,并能在保留遮挡空洞区域点云的同时,高效地去除航带重叠区中精度较低的点云。     

基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法

LiDAR滤波是从其数据中提取数字地形模型(DTM)的一个主要步骤。当前的LiDAR滤波方法大都是通过单一的LiDAR点云数据来进行的,由于点云缺乏真实数据作参考,在滤波时可能会出现较大的误差。因此,提出一种基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法。首先将LiDAR点云数据与已有的DEM数据精确配准并统一到同一坐标系下,然后对LiDAR点云数据进行格网化组织,使LiDAR点云数据与DEM数据中相应的区域对应,最后把已有的DEM数据与LiDAR点云数据叠加进行滤波。为了验证该方法,采用城区和山区2种不同地形特点的数据分别进行试验。结果表明该方法能有效滤除城市和山地环境中的地物,并且保留地形的细节信息。     

蚁群算法的建筑立面点云数据提取

提出了一种基于蚁群算法的地面激光扫描数据建筑物立面提取方法,该方法可以有效地区分沿街LiDAR扫描景观数据中建筑物立面和位于其前方的树木、街灯、行人、停靠车辆等遮挡物。三组真实的地面激光点云的实验结果表明,该方法能准确、有效地提取建筑物立面点云数据。     

基于机载LiDAR点云的建筑物多细节层次建模方法

机载激光雷达点云（LiDAR）重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次（LOD）模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型（DEM）,对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法（Alpha shape）提取建筑物边界,利用通用图优化方法（G2O）对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0....     

一种计算机辅助设计数据与GIS数据转换方法

针对GIS数据与计算机辅助设计(CAD)数据之间的差异性,以及现有转换方法存在的问题,该文提出了一种计算机辅助设计数据处理方法——采用空间数据操作引擎(FME)和Arc Map联合使用的方法。该方法能够较好地解决计算机辅助设计数据向GIS数据转换的难题,实现了对计算机辅助设计数据的批量转换和处理。以某市的地形图为数据源进行实例论证,实验结果显示运用该文所提方法能够更好地处理计算机辅助设计数据,为计算机辅助设计地形图的转换提供了可行的方案;特别是对转换出来的数据进行了拓扑重建、附属性值以及多边形数据分类处理,能够更好地保持数据的精度和完整性,更有利于数据的入库。     

Three dimensional data structure and data model

3D GISs were developed simultaneously in the late 1980s in a number of different disciplines.The development of these 3D GISs can not yet meet all needs for new representations and analytical tools in 3D envir onments.In this paper,the data structures,especially solid-based data representa tions are introduced.Then,a typical object-oriented data model is put forth to show a new data model.And at last,two data access methods are proposed to make the data model clear.     

数传通道遥测数据处理方法研究

天绘卫星在轨运行期间, 星务数据存储模块负责存储整星遥测数据, 并协同相机数据通过数传通道传到地面。本文根据数传通道遥测数据的格式, 提出一种处理遥测数据的方法, 该方法从地面站接收数传通道下传数据, 提取出整颗星遥测数据, 并通过电气地面支持设备对在轨遥测数据进行处理, 便于后期对整星遥测数据的分析。     

基于元数据的科学数据汇交研究

科学数据共享过程中如何把国家设立的科学技术研究项目的数据汇交上来,形成数据仓库,是实现科学数据共享的前提。本文根据国内科学数据的调研结果,提出了科学数据汇交系统的总体框架和科学数据汇交平台的设计,详细阐述了数据汇交过程中的工作流程和技术流程,初步设计了汇交网络体系的结构和功能。     

Controlling data uncertainty via aggregation in remotely sensed data

Aggregation may be used as a means of enhancing remotely sensed data accuracy, but there is a tradeoff between loss of information and gain in accuracy. Thus, the choice of the proper cell size for aggregation is important. This letter explores the change in data accuracy that accompanies aggregation and finds an increase in image thematic accuracy with increasing cell size, resulting from 1) reduction in the impact of misregistration on thematic error and 2) mutual cancelation of inverse classification errors occurring within the same cell. A model is developed to quantify these phenomena. The model is exemplified using a vegetation map derived from an aerial photo. The model revealed a major reduction in effective location error for cell sizes in the range of 3-10 times the size of mean location error; reduction in effective classification error was minor.     

Integration and Sharing of Geo-spatial Data Based on Data Engine

Through analyzing the principle of data sharing in the database system, this paper discusses the principle and method for integrating and sharing GIS data by data engine, introduces a way to achieve the high integration and sharing of GIS data on the basis of VCT in VC , and provides the method for uniting VCT into RDBMS in order to implement a spatial database with object-oriented data model.     

基于NetCDF数据模型的海洋环境数据三维可视化研究

针对海洋环境数据多维、多格式及动态性等特点,本文在全面分析NetCDF数据模型的原理、数据组织及其调度方法的基础上,基于大范围三维虚拟场景,设计了符合NetCDF标准典型海洋环境要素的三维动态渲染模型,实现了海洋环境要素数据的三维动态可视化表达与分析。实验表明,本文方法为复杂海洋现象的表达、变化规律分析以及趋势预测等研究提供强有力的可视化辅助工具。     

ShapeFile格式数据与地理信息交换格式数据转换

本文在对Shapefile数据格式分析的基础上,提出了ShapeFile格式数据向地理信息交换格式数据转换的解决方案,重点解决了转换过程中的数据结构成转换、数学基础转换、属性信息转换和注记要素提取等问题。     

基于空间数据引擎的综合地下管线数据组织

在武汉市的综合地下管线建库工作中,数据组织是最为核心和关键的工作。我们结合实际情况,基于空间数据引擎制定了特有的、兼容性强的数据结构,并针对数据的特性进行了分层管理,建立了数据安全保障机制,充分发挥空间数据中间件ArcSDE的高性能,为数据库的安全、高效运行提供了坚实的保障。