离散位场数据格网化方法探讨

针对均衡异常数据,比较分析了连续曲率张力样条方法、最小曲率方法和Shepard方法,结果表明张力样条方法解的全局效果较好。     

基于曲率特征的点云去噪及定量评价方法研究

由于仪器测距、测角误差,物体反射率,人为操作,遮挡及环境变化等原因,扫描获取的点云数据中存在大量的噪声点。为了高效去除噪声并保持原始点云数据的特征信息,本文提出了基于移动最小二乘曲率特征的点云去噪算法。首先采用移动最小二乘法（MLS）精确计算点云的曲率信息,然后根据曲率信息进行点云去噪,最后利用基于信息熵理论的定量评价方法验证本文方法的可行性。     

机载LiDAR数据建筑物顶面点云分割方法研究

建筑物顶部面片的精确分割是机载LIDAR点云数据中建筑物三维重建的关键。本文在LIDAR点云数据法向量分析及曲率计算的基础上,采用曲率最小点作为种子点,以点云法向量角度差和灰度值差作为生长条件,构建了LIDAR点云数据的建筑物顶面面片区域增长分割方法,并进一步对分割面片的邻接点进行处理,用于建筑物三维模型的重建。实验结果表明,本文建立的算法可准确的分割不同结构类型的建筑物顶面,并能够有效区分植被点云。     

多视点散乱点云配准及压缩改进算法研究

针对多视点散乱点云数据,提出基于控制网的球靶标特征配准办法,并对配准后的原始数据进行基于特征保留的优化压缩,最后得到完整简洁的点云模型。利用扫描仪、全站仪获取球靶标同名点坐标,并计算出每站6个转换参数,将所有数据转换到所需的控制网坐标系下;压缩算法利用点云分块技术提高散乱点邻域的搜索效率,并计算点法矢、曲率,根据精简准则保留特征点,最后以八叉树理论为基础,细化网格直至最小网格达到要求,保留最小网格中具有代表性的一个点,删除其他点,完成数据精简。试验结果表明,配准方法中控制网的采用能够实现坐标系的转换,球靶标的运用能明显提高配准模型的精度和效率,压缩算法实现了点云数据的特征保留。     

利用ICESat激光测高数据确定极地冰盖高程变化

对比研究了Shepard方法和连续曲率张力样条法及Kriging法在高程观测值稀疏和空缺区域中的插值效果,然后基于精化的ICESat数据集,利用连续曲率张力样条法建立了两极冰盖的格网时间序列模型,给出了极地冰盖高程的变化速率分布,并与卫星交叉点差值方法得到的相应值进行了对比分析。     

卫星测高与船载重力测量数据融合的点质量拟合法

以拟合方差最小为准则,通过点质量法拟合船载重力测量数据,得到点质量大小、埋深等参数。回避点质量法数值求解的不稳定性问题,借鉴移去-恢复技术的思路,利用该参数计算船载重力测量点上的重力异常,并将其在测线上的重力异常中扣除,计算出船载重力残差值。以点质量大小、埋深等参数计算卫星测高重力格网点上重力异常,同样得到测高重力残差值。采用加权最小曲率格网化方法,将船载重力残差值与测高重力残差值格网化,进而恢复由点质量大小、埋深等参数计算格网点处的重力异常,实现卫星测高与船载重力测量数据融合。经国际船载重力测量数据检核,融合后的模型较国际船载重力测量数据的平均偏差在1~2 mGal（1 Gal=1×10^-2 m/s²）,标准差约为4 mGal。本文的研究方法可为陆地、海岸带区域的多种重力数据的融合、航空重力及卫星重力的向下延拓等问题提供参考。     

一种基于局部曲率特征的点云精简算法

平均曲率是分析三维表面的重要几何特征之一。根据平均曲率进行海量散乱点云数据的精简,首先通过空间包围盒法建立K邻域,然后对K邻域内的点拟合二次曲面计算平均曲率,最后以邻近区域内点的平均曲率中误差为阈值,结合点的精简概率判定点是否保留。通过与传统方法对比,证实了文中方法在保留特征点和压缩上具有较好的优势。     

融合k-means聚类和Hausdorff距离的散乱点云精简算法

针对点云精简算法在处理点云数据时特征保留不完整和对小曲率点云精简造成数据空洞的问题,提出了一种融合k-means聚类和Hausdorff距离的点云精简算法。该算法在八叉树算法的基础上构建点云数据的拓扑关系,首先计算所有点云数据点的主曲率,然后计算点云数据点主曲率的Hausdorff距离,根据精简目标要求设定Hausdorff距离阈值,实现点云特征提取,最后对非特征区域进行k-means聚类提取特征点,并将两次提取的特征点融合得到精简结果。实验结果表明,该算法能较完整地保留模型的特征信息,并能避免形成空洞现象。     

隧道点云格网化方法分析研究

面对海量点云数据,如何根据点云特征和应用目的选择合适的格网化方法十分重要。分析了主要的格网化方法,并根据地铁隧道实测点云数据进行实验分析。结果表明,不同点云格网化方法存在很大差异,克里格法整体效果较好,最小曲率法存在伪趋势现象,加权反距离插值边缘表现失真,三角剖分法存在断层现象,应用时要根据需要选择合适的格网化方法。     

基于平面特征的地面雷达点云配准算法

针对地面LiDAR点云配准中不同坐标系点云数据存在对应的平面特征不同的问题,文章提出了一种基于总体最小二乘的地面LiDAR点云数据配准算法:通过对分割后的点云数据平面拟合,得到相应法向量;根据不同坐标系中LiDAR点云数据对应的平面法向量,利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,用3个独立参数代替3个旋转参数,采用总体最小二乘法建立旋转矩阵解算模型;采用总体最小二乘法确定平移参数的计算公式;最后根据转换后特征点云与对应平面点云的重复情况,给出了配准模型的精度公式。实验结果表明该方法精度较高,可以取得较好的点云配准效果,适合于含有大量重复平面特征的点云数据的配准。     

联合Topex/Poseidon与Envisat高度计数据监测我国大陆地表覆盖变化

首次联合Topex/Poseidon(T/P)与Envisat高度计数据,提取了2002年5月至2005年5月期间两高度计Ku波段的后向散射系数,采用连续张力曲线样条格网化方法,有效地解决了数据稀疏区容易出现极值以及对数据密集区进行格网化时不平滑的问题,得到了格网时间序列数据,分析了T/P与Envisat两高度计后向散射系数的统计差异,进而讨论了我国陆地覆盖的空间分布特征,定性地研究了内蒙古高原、华北平原、东北平原、青藏高原、云贵高原、黄土高原、长江中下游平原的后向散射系数的成因机制及其随时间的演化规律,研究结果可为因自然灾害和环境变化而导致地表覆盖变化的监测提供决策支持。     

数字曲线拐点的自动确定

对于由离散点表示的数字地图与GIS图形数据，本文首先利用两相邻矢量叉积乘积的原理来判定拐点所在的折线边；然后利用曲线光滑原理，在已确定的折线边的两个端点之间，建立一条光滑加密了的S形曲线，把后者看作是原始折线的精确曲线，对它进行曲线段凹向改变点(拐点)的定位计算。对于离散数据来说，此处不是采用通常的数值微分方法，而是多次应用矢量叉积乘积的原理，求出最或然拐点，并看作是理论拐点。为了简化计算量，探讨了如何避免为求拐点而进行光滑加密的辅助计算过程。对此，研究分析了拐点在折线边上的移动规律与其前后的曲线转角之间的相关关系，借此可直接根据原始离散数据作简单计算，在足够精确的程度上得出拐点的位置。     

测高数据处理中网格化问题的探讨

本文从卫星测高数据处理中网距的选取、数据点的图形结构、网格算子等三个方面加以讨论,提出了频域中数据网格化的方法,最后利用两个周期的Topex/Poseidon卫星测高数据进行计算分析,得出了一些卫星测高数据网格化的经验。     

“数字城市”网格化管理的部件采集和矢量化方法研究与应用

用网格化技术来管理城市,可以显著地提高管理效率,节省管理费用.部件采集和矢量化是城市网格化管理的基础工作,并为其提供基础数据.研究城市部件采集和矢量化方法,目的是为城市网格化管理提供一种高效、准确、全面的部件采集和矢量化方法,并在实际中得到应用,收到良好的效果.     

利用GPS技术反演中国大陆水汽变化

利用中国地壳运动监测网络2004年的GPS数据，结合测站对应气象要素，计算出大气中的水汽。采用张性样条网格化法绘制中国大陆地区2004年各月份的水汽变化图，得到了水汽含量整体变化趋势与中国年降水量分布趋势相一致的结论。     

Retrieval of the Change of Precipitable Water Vapor by GPS Technique

The feasibility of GPS precipitable water vapor (PWV) is discussed based on the comparison of Radiosonde and GPS PWV where the correlation coefficient is 0.94 and the RMS is 4.0 mm. PWV change in the C...     

A comparative analysis of gridding systems for point-based land cover/use analysis

For spatial analyses, raster land cover/use maps are converted into points, where each point holds attribute of its corresponding land cover/use. However, these are not identical in terms of areas or shapes; thus assigning a point to each isolated shape is not an adequate solution and for that gridding is suggested. Square, hexagon and triangle are among the basic land use gridding systems where each of them has its own advantages in such process. This research aims to compare the systems in providing accurate representations of the original land cover/use maps, assess the data loss while increasing resolution and suggest suitable gridding system. The research finds the errors in area and feature numbers as criteria for selected classes. Modules that find out errors in each scale considering each criterion and class alone are proposed. The modules suggest both the best system for each criterion alone and for combined criteria.     

全波形激光雷达的波形优化分解算法

随着数据存储能力和处理速度的提高,三维激光扫描系统逐渐具备全波形采集和分析技术。为了从全波形数据中获得脉冲时间、幅度、脉宽以及多回波分布等综合信息,波形分解成为了全波形激光雷达数据处理的关键技术之一。针对LM算法在一定程度上依赖初值,而传统激光雷达数据处理容易遗漏部分重叠的返回波,本文提出了一种改进回波分量初值设定的算法来获取回波脉冲的位置、宽度和强度。针对一套自主研发的全波形记录激光雷达演示系统进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了该方法的有效性、可靠性和准确性。     

水煤气大数据在芜湖社会化管理中的应用

人房基础数据的准确性是社会网格化管理工作的一项重要依据.在传统网格化的管理模式下,网格员需要挨家挨户走访才能掌握管辖区域内的人口变化,针对性不强,信息滞后,工作量巨大.为了解决这一问题,芜湖市社会服务管理网格化平台创造性地引入水煤气大数据分析来研判预测人口变化,为网格员核查人房数据提供重要的"情报"支持.水煤气大数据分析以户为单位对户内用水、用气能耗数据进行自动化分析,同时引入季节性差异补偿参数,建立户内人口居住变化推测模型,提取出需核查的住户数据.以核查任务的形式发送到移动终端App——"社管通",网格员通过社管通核查任务有针对性地进行上门核查.本文提出的水煤气大数据分析解决方案体现了大数据的价值,改变了传统定期全面核查模式,建立了精准靶向核查的工作模式,对保障社管网格内"底数清,情况明"具有重要意义.     

The Use of Second-generation Wavelets to Combine a Gravimetric Quasigeoid Model with GPS-levelling Data

The merging of a gravimetric quasigeoid model with GPS-levelling data using second-generation wavelets is considered so as to provide better transformation of GPS ellipsoidal heights to normal heights. Since GPS-levelling data are irregular in the space domain and the classical wavelet transform relies on Fourier theory, which is unable to deal with irregular data sets without prior gridding, the classical wavelet transform is not directly applicable to this problem. Instead, second-generation wavelets and their associated lifting scheme, which do not require regularly spaced data, are used to combine gravimetric quasigeoid models and GPS-levelling data over Norway and Australia, and the results are cross-validated. Cross-validation means that GPS-levelling points not used in the merging are used to assess the results, where one point is omitted from the merging and used to test the merged surface, which is repeated for all points in the dataset. The wavelet-based results are also compared to those from least squares collocation (LSC) merging. This comparison shows that the second-generation wavelet method can be used instead of LSC with similar results, but the assumption of stationarity for LSC is not required in the wavelet method. Specifically, it is not necessary to (somewhat arbitrarily) remove trends from the data before applying the wavelet method, as is the case for LSC. It is also shown that the wavelet method is better at decreasing the maximum and minimum differences between the merged geoid and the cross-validating GPS-levelling data.