相位式地面三维激光雷达实验室检校

建立了地面三维激光雷达系统误差的基本模型和参考模型,推导了平差模型。综合物理意义和经验的系统误差,利用实验室检校场,对相位式地面三维激光雷达FARO Focus3D进行了检校实验。实验得到了FARO Focus3D的系统误差改进模型,并验证了其有效性。     

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。     

基于深度学习的甘蔗种植区域遥感提取方法研究

文章针对甘蔗种植区域提取的精度和效率等问题,提出了一种基于深度学习的高分辨率卫星遥感提取甘蔗种植区域的方法,设计了一种高效、准确、自动化的卷积神经网络(Sugarcane Extraction Convolutional Neural Network,以下简称SE-CNN).SE-CNN无需人为设计规则,能够自动学习甘...     

激光点云与航空影像融合分类

为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。