一种迭代法的圆曲线拟合方法

针对在实际测量工作中量测圆心坐标及半径时存在的问题,该文基于迭代法的思想,推导了一种圆曲线拟合的方法,并用实例数据进行了检验。结果显示,该方法在离散点均匀采集或非均匀采集的情况下均具有良好的拟合效果,与目前在圆曲线拟合方法中普遍采用的最小二乘法相比,具有同样高的拟合精度,验证了该拟合方法的正确性与可行性。     

城市规划管理信息数据库的设计与建立

以某市城市规划地理信息数据库的设计与建立为例,主要阐述了该数据库的功能设计,并通过入库处理,将分层数据导入到对应数据库中。根据数据库设计要求,按空间单元划分存储单元建立各个子数据库,或者将所有数据合并为一个存储单元建立无缝数据库。从而实现图形与属性数据库的建立。     

提高我国西南地区空三加密精度的几种方法

空三加密是航空摄影测量测图过程中至关重要的步骤,加密成果的精度直接影响了航测的成图质量。我国西南地区地形复杂,多山地、林地,在地形起伏程度不同、航片质量有差异以及重力场分布不均匀等因素的影响下,单纯用光束法区域网平差来控制空三加密的精度往往达不到要求。本文提出在使用光束法区域网平差的同时,采取适当加密像控点、图像处理、提高加密点分布均匀度和卫星影像辅助的措施提高加密精度,参照国家摄影测量方法成图标准,通过改变不同参数进行了多组加密对比实验。实验结果表明,经过改进后的加密方法提高了加密精度,完全满足1∶2 000比例尺地形图测图要求,提高了4D产品的产出质量和效率。     

潜在连接点集下拓扑推进三维建模算法研究

通过三维激光扫描仪可以获取到表示空间对象的点云数据。通过设置仪器的采样间隔可以获取到表示对象不同精密程度的点集。但是由于离散点之间缺乏相应的拓扑关系,限制了以点为基本图元的模型的应用。以空间离散特征点集为研究对象,研究了一种三维建模算法。算法基于距离较近的点之间比距离较远的点之间存在拓扑连接的可能性更大的前提,对点集进行预处理,然后在此基础上进行快速建模,最终获取到以三角形为基本面片的格网模型。所建立的模型易于进行各项空间分析和操作。该算法也能够有效地应用于更为复杂的建模任务中,以达到一体化建模的目的。     

数字城市三维景观模型的批量添加及管理研究

数字城市的建设需要用到大量的城市三维景观模型,鉴于目前模型添加的效率不高,添加后的位置误差比较大以及缺乏模型属性信息等问题,研究三维景观模型批量添加的方法,并利用SkyLine软件提供的TerraDeveloper二次开发开发包将该方法实现,结合数据库技术对模型的属性信息进行存储和管理,从而提高工作效率及产品质量。     

一种新的激光点云数据精简方法

三维激光扫描技术是最近几年在测量方面发展起来的一个研究热点。提出利用点云模型中相邻三角形夹角的大小来对点云数据进行直接精简的方法,在matlab平台下,通过编程实现点云数据的压缩。将精简的点云数据通过编程重新构建三角网,最后在Geomagic软件中建模,通过与原始模型进行对比,新方法的压缩效果比较理想。     

初始凸包对改进快速凸包算法效率的影响

针对目前众多采用了改进的快速凸包算法对给定的平面海量离散点集生成凸包的文献中,没有明确指出其初始凸包的形式(四边形或八边形)对算法效率的影响的问题,该文对凸包的生成过程进行了深入分析,并进行了大量的实验。通过比较这些实验的结果,发现以四边形或八边形作为初始凸包均能有效地提高算法效率,但在相同的条件下,以八边形作为初始凸包时,并不能将算法效率进一步提高,与以四边形作为初始凸包相比,其实际的执行效率不升反降。实验结果表明以四边形作为初始凸包时算法效率最佳。     

三维激光探测系统在采空区测量中的误差分析与校正

利用三维空区探测系统(CMS)采集矿山地下三维数据,不但可以精确获取空区的空间几何参数,如长度、面积、体积、围岩及顶板的变形和变化关系,还可以大大提高空区数据采集的安全性和效率,为空区安全评价与治理以及矿柱回采设计提供数据。三维激光探测技术作为一项高新技术应用于矿山,其使用方法有一定的特殊性。为了提高扫描数据的精度及可靠性,在系统地介绍三维激光探测系统测量误差的基础上,详细分析CMS在空区扫描测量中影响最大的系统误差---侧滚向误差、仰俯向误差及定向误差,并提出相应的校正方法。     

城市规划管理信息数据库的设计与建立

以某市城市规划管理信息数据库的设计与建立为例,主要阐述了该数据库的功能设计,并通过入库处理,将分层数据导入到对应数据库中。根据数据库设计要求,按空间单元划分存储单元建立各个子数据库,或者将所有数据合并为一个存储单元建立无缝数据库,从而实现图形与属性数据库的建立。     

K-邻近条件下空间实体三维建模算法研究

以空间离散点集Pn={P1,P2,…,Pi,…,Pn}为研究对象,研究了一种三维建模算法。在预先约定外法线方向和优化原则（最小角最大化）的基础上进行三维建模。第1步,对点集进行同位点的剔除,并建立K-邻近邻接表;第2步,确定权重的计算方法,并计算虚拟中心点、各点相对于虚拟中心的向量及其长度范数;第3步,求定起始边及起始面片;第4步,遍历K-邻接表,选择当前待插入点,分三种情况讨论了待插入点与已有面表中面片和已有边表中边的关系,进行插入和格网优化操作,直到主点集中的点都处于“已使用”或“同棱点”的状态;第5步,处理“同棱点”。通过上述环节完成对空间离散点集的三维建模操作,最后用C语言对算法进行了实现,并采用相关的数据进行了试验,试验结果证明了本算法的有效性。