基于边界保留的k-means聚类点云精简算法研究

传统的栅格法与曲率法对数据模型进行精简时很容易剔除特征点,具有较高的误判率,导致精简后的数据不能较好地突出点云数据的特征,使重构后的实体模型精度下降。文中提出基于边界保留的k-means聚类算法对点云进行精简。该算法首先使用k-d树进行质心初始化,然后使用X-Y边界提取算法来保留边界完整性,最后根据曲率高低对簇进行细分,使在高曲率区域保留必要多的点,在低曲率地方保留一些均匀分布的点。实验验证该方法优于传统的栅格法与曲率法。     

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。     

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。     

多因子激光雷达点云分区精简算法

激光雷达点云密度较大时会导致数据冗余,对点云数据的计算、存储及显示造成困难。本文针对激光雷达地形扫描点云的精简问题,提出了一种多因子分区点云精简方法。首先在改进点云组织方式的基础上,使用变异系数定权法并综合4种传统的点云特征提取因子,得到最终的综合评价因子,以划分特征点与非特征点;然后使用改进的八叉树将所有点依据其位置与数量划分为子集,并根据每个子集的特征点数量确定是否保留其中部分非特征点。该方法可更全面客观地对数据进行特征评估与选择,得到最具代表性的点,实现更高精度的精简。试验显示,多因子分区方法的误差比其他方法低20%～50%,且在整体试验区域精度的均匀性高5%～70%,证明该方法更优越。     

一种利用矢量-角度法的模型点云压缩算法

针对点云数据过密、冗余信息较多的问题,提出了一种基于自适应切片与矢量-角度法的点云快速压缩算法,该算法利用包围盒将点云进行自适应分层形成切片点云,然后对每层点云使用矢量-角度法精简数据。利用该算法开展了试验研究,通过试验分别讨论分层数目、最短距离和角度参数对压缩结果的影响,并通过构建网格模型验证压缩效果。试验结果表明:该算法对目标特征复杂的部位有较好的压缩效果,在平坦部位不会因过度压缩出现失真现象;该算法能够自适应地保留反映目标特征和细节的点,实现点云的快速压缩。     

地铁隧道三维激光扫描数据配准方法

针对传统的迭代最近点算法(ICP)用于多测站点云数据配准时计算效率低的问题,该文提出了一种基于特征点的ICP改进算法,该方法利用相邻两测站数据进行配准的实现。首先采用体素化格网方法对两点云数据集进行精简处理,并计算精简处理后每一点的法向量;然后利用kd-tree最近邻查询搜索特征点之间的对应关系;并通过估计出的最优变换矩阵更新至全局变换,以提高配准精度。实验结果表明,改进的ICP算法在地铁隧道点云数据配准中的效率高于其他的配准方法,为隧道变形监测工作的进行提供保证。     

基于栅格划分和法向量估计的点云数据压缩

基于点云数据的栅格化和法向量估计提出一种新的点云压缩方法,数据处理由Matlab7.1编程实现。试验结果表明,使用该方法可以获得较好的压缩效果,由于该方法顾及了扫描点之间的法向量关系,所以能更好地保留点云特征,防止压缩过程中特征信息的丢失。     

基于最优邻域局部熵的点云精简算法

针对传统的点云精简算法中不能良好保留细节特征的问题,提出一种基于最优邻域局部熵的点云精简算法.首先利用点云局部邻域协方差矩阵的3个特征值构造的维度特征,构建局部邻域信息熵函数,其次依据局部熵值最小原则确定最优邻域,然后根据最优邻域下计算的特征值间的关系,以及局部信息熵来剔除平坦区域数据点.通过模拟数据和实例扫描数据精简...     

用于公路勘测设计的LiDAR点云抽稀算法

传统的抽稀算法应用于公路点云数据抽稀时,往往存在不能很好地顾及地形特征,或者出现大面积点云空洞的缺陷。本文提出了一种改进的基于平均曲率算法,用于公路勘测设计中的点云数据的抽稀,该算法首先通过局部二次曲面拟合,依次求出所有点的平均曲率;然后根据平均曲率判断地形特征,并作为判别点云数据抽稀的主要准则;最后利用标记法解决了平坦路面出现大面积空洞的问题。通过试验与分析,证明了本文抽稀算法的可靠性和适用性。     

基于ETOPO1数据的全球及重点海域水深统计与分析

由于不同的水深探测手段及海深反演方法适用于不同深度的海域,且全球海域水深分布不均,因此在探测及反演海深之前,需对目标海域的水深分布有一定认识。本文采用ETOPO1模型对全球及部分海域进行统计分析,结果表明,全球及大西洋、印度洋、太平洋区域的水深大多处于3 000—10 000 m,其中3 000—5 000 m水深海域占比较大,因此,在这些海域主要采用重力数据结合船测数据进行反演,同时应注意避开海岸带、岛屿较多、海脊存在的区域;对于水深小于1 000 m的海域,可以根据外部环境,采用多波束船测、水深遥感、机载激光测深等方式进行探测。通过分析及统计全球和重点海域的水深可以为海深探测及海底地形反演方法的选取提供参考。     

基于MapInfo的海量卫星影像管理与分析

实现海量卫星影像资料快速有效的管理,对开展大区域大数据量的生产任务具有重要意义。本文以天绘卫星影像数据为例,介绍通过自编程序读取关键信息,利用MapInfo软件实现海量影像数据快速有效的管理分析,解决现实生产中的难题。     

智能位置服务工作机理及发展趋势研究

人工智能、大数据挖掘、云计算等技术拓展了位置服务的服务方式和应用领域,并将服务的层次升华至智能化水平。首先,本文阐述了智能位置服务的研究现状,对比一般位置服务,梳理了智能位置服务的内涵与特点;其次,研究了智能位置服务的工作机理,建立基于定位技术、地理信息系统、位置模型构建与管理、活动任务建模、物联网技术、大数据挖掘、机器学习和增强现实8种关键技术的体系结构、运行模式和服务方式;最后,探讨了智能位置服务的发展瓶颈与未来趋势,为进一步智能位置服务的关键技术攻关提供参考和借鉴。     

基于B/S架构的陕西省博物馆管理信息平台的实现

陕西省历史文化悠久,在陕西省境内存在各级各类博物馆近250余处。为了对陕西省境内的博物馆进行有效的管理,需要建立直观高效的管理信息平台。在本项目中,依托陕西省第一次可移动文物普查项目,利用地理空间信息技术,建立了基于B/S架构的陕西省管理信息平台,能够对陕西省博物馆信息进行科学、高效的管理。     

基于卫星测高数据的萨德湿地水位变化研究

以萨德湿地为例,使用ENVISAT和Jason2卫星测高数据利用改进的阈值法进行回波重定,反演萨德湿地水位。结果显示:萨德湿地的恒定水域水位变化规律。通过对比萨德湿地和维多利亚湖的水位变化可以发现,维多利亚湖对萨德湿地南部水域水位有巨大的影响,且影响与人类活动(尤其是欧文瀑布大坝的水能发电)有很大的关系,而位于大坝下游的阿尔伯特湖水位变化和萨德湿地南部水域水位变化有很强的相关性。     

Photoshop软件在影像数据接边中的应用

针对色调差异的影像接边后会存在接边缝隙、色调不统一等问题,本文提出一种利用Photoshop软件进行无缝接边的方法。藏区大比例尺基础地理信息数据采集项目DOM接边项目试生产验证表明,此方法解决了色调差异形成的接边缝隙、接边色调不统一、影像带地理坐标等问题,且该方法能满足接边精度要求。     

无像控无人机倾斜摄影测量在农村地籍测量中的应用

为了进一步提高无人机倾斜摄影测量的效率,本文提出了无像控无人机倾斜摄影测量的方法,并将该技术应用到农村地籍测量中。陕西省宝鸡市岐山县实验结果表明:所提出的无像控无人机倾斜摄影测量技术可以在保证农村地籍测量精度的前提下,提高无人机倾斜摄影测量在农村地籍测量中的工作效率。     

一种病态EIV模型正则化的修正算法

针对解决变量中含有误差(EIV)模型参数估计算法的降正则化性导致即使模型参数初值可靠,参数估值也可能在迭代过程中发散的问题,该文分析现有EIV模型参数估计算法具有的降正则化性质,讨论EIV模型参数估计算法具有的降正则化性对模型正则化的影响,建立一种病态EIV模型的实时修正算法。通过算例验证该文所建立的算法,算例结果表明,该文建立的算法能够有效解决EIV模型参数估计存在的上述问题。该文所建立的病态EIV模型正则化算法更具普适性。     

基于模糊聚类循环迭代模型的煤仓沉降预测应用研究

针对神经网络等模型在时间、荷载等综合因素影响下预测精度不高的问题,提出将模糊聚类循环迭代模型应用于沉降预报,根据前期经验数据对后期沉降趋势进行模拟,引用平均相对误差、均方根误差分别衡量总体精度和偏差;经验证模型精度优于BP神经网络和支持向量机等3种方法。结果表明:基于模糊聚类循环迭代模型适用于多因素影响下的煤仓沉降预测,新沉降预测模型应用也将为工程设计应用提供更多参考。     

基于南方CASS的简码识别成图方法探讨

论述了如何对CASS系统JCODE.DEF文件中的CASS简码进行编辑,使之同时满足CASS软件编码规则及用户外业生产需求。介绍了在野外数据采集时,如何利用自编代码进行测图;在室内地形图编辑时,如何把外业观测数据文件转换为CASS系统定义的简码识别文件,从而利用简码识别功能自动成图。