像控点信息采集软件设计及实现

像控点测量作为航空摄影测量生产数字产品的关键环节,其传统外业测量和点之记制作费事费力。因此,从像控点外业测量和内业数据整理两个方面,设计和研发了移动端的像控点信息采集软件和PC端的像控点点之记自动生成软件,改变了传统的像控点采集和点之记制作作业模式,一定程度上提高了像控点采集的工作效率,规范了像控点数据成果。     

基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。     

基于激光反射率的点云与图像自动融合

提出一个基于激光反射率的点云图像自动融合算法,数字图像与点云反射率图像特征点匹配,得到数字图像特征点像点坐标和相应物点物方空间坐标对,采用直接线性变换算法(DLT)建立点云数据反投影至二维图像点的投影模型,实现点云图像自动融合,得到目标表面的全面信息,包括物体表面三维坐标和纹理信息。自动地实现点云图像融合,无需人工参与,提高效率和准确率,同时结合实验验证该算法的可行性。     

基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准

针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。     

利用流水矢量提取山脊线和山谷线特征点的方法

本文在深入研究地表曲面函数的流水矢量模型后,根据山脊线具有分水性和山谷线具有合水性的物理特性,利用有关数学原理,推导出山脊点和山谷点是该点流水矢量正交地形断面上局部区域流水矢量模的极小值点;并以此为依据,提出了一种基于地形点流水矢量的山脊线和山谷线特征点的提取方法。该方法将传统的山脊点和山谷点的判别标准合二为一,使算法设计更加简单,程序执行效率得到提高。试验表明,该方法所提取的山脊线和山谷线候选点具有较好的抗噪力,且不受山脊线和山谷线走向的影响,所提取的山脊线和山谷线上的点与实际地形更加吻合。     

地理国情监测像控点数据库及管理系统建设研究

地理国情监测是一项覆盖全国的长期、持续、空间重叠性高的任务,在这个过程中需要获取大量像控点。通过搭建像控点数据库和管理系统,将像控点入库统一管理,实现不同时间和空间重叠区域像控点资源共享,节约大量时间和人力、物力资源。通过实验区域像控点数据库建库和数据库管理系统研发,实现像控点资源共享。研究成果可推广应用于全国范围内的像控点建库和像控点数据库管理。     

面向地面点识别的机载LiDAR点云分割方法研究

提出一种面向地面目标识别的机载LiDAR点云分割方法。方法首先求每个激光脚点的法向量和残差,由此确定种子点和种子平面;然后对种子点进行区域生长,生长的过程中以邻接点到种子平面的距离和邻接点与种子点的法向量角度差作为相似性的度量标准;当全部的扫描点都被划分,则算法终止。实验表明,文中提出的分割方法,对于城区区域和农村区域的地面目标有很好的识别效果。     

基于二维图像特征的点云配准方法

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。     

地理信息公共服务中基于位置的兴趣点数据的标准化研究

基于位置的兴趣点数据的相关标准的研究,是地理信息公共服务中基于位置的兴趣点数据生产和建设的基础,对指导、规范兴趣点数据的建设,促进兴趣点数据的共享和应用具有重要的意义。介绍和分析英国关于兴趣点数据的标准化近况,以及Google地图、天地图等有关兴趣点数据的情况,提出目前基于位置的兴趣点数据标准化工作的主要内容。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

大规模点云数据的二维与三维混合索引方法

为提高点云查询效率和按需提取数据,提出一种二维与三维混合索引的大规模点云数据管理方法。采用二维四叉树和三维最小外包盒结构管理原始点云,以3D-R树管理多站点云,利用对象关系数据库管理全部点云模型和相关属性数据。利用古建筑大规模点云数据在微机上实现了点云模型的数据存储与可视化。结果表明本方法能够管理超过10 GB级的点云模型数据和十亿级有效点,数据可视化效率较高。     

面向交叉路口特征点的矢量数据化简算法

针对现有的算法不能够很好地保留道路交叉路口特征点的问题,该文提出了一种基于道路交叉路口特征点的矢量数据化简算法。把曲线上的特征点分为交叉路口特征点和重要的特征点两类,对两类点分别进行处理得到分段点;利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点,对每段子曲线以基于最小二乘法拟合曲线选定最优距离阈值,进行逐段化简。实验结果表明,该算法能够有效地化简道路矢量数据并保留交叉路口和重要的特征点。     

多因素参与的3D特征点检测方法

针对现有3D特征点提取方法易造成边界点遗漏和尖锐点错判的问题,提出一种基于多因素参数的3D特征点检测方法.首先在3D特征点提取过程中,利用相邻投影法向夹角的大小提取边界点,以保证边界的完整性;其次针对点云尖锐点的提取,通过将k邻域中曲率权值、法向量夹角均值和距离均值用于定义特征点识别参数;然后根据曲率最大值和相邻点间的距离均值定义3D特征点识别阈值,并将识别参数与阈值进行比较而判定特征点;最后将所提出的方法分别与现有的基于曲率和法向量的3种方法进行实证分析比较,实验结果表明,基于多因素参与的3D特征点检测方法能够有效识别出点云尖锐点,并且能够保证边界点的完整性.     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

基于特征点的曲面点云配准方法

针对当前曲面点云配准质量和效率低的问题,提出基于特征点的曲面点云配准方法。首先通过计算特征点曲率的豪斯多夫距离（HD）获得初始匹配点对;然后利点云局部表面曲线形状特征提取精确特征点对;最后用对偶四元数实现源点云和目标点云的粗配准,获取良好的初始的配准参数,并采用改进的最邻近点迭代算法实现点云的精配准。实验结果表明：该方法获取的点云中误差在0.005 m以内,且配准时间在7 s以内,提高了传统曲面点云配准的精度和配准效率,验证了该方法的稳健性和准确性。     

激光扫描点云准确快速去噪方法

激光点云数据中孤点和离群点等噪声的自动去除方法是激光点云数据处理的研究热点。本文针对现有孤点的平均点间距阈值探测法存在远距离点云误判的问题,对平均点间距附加距离权重后再根据阈值进行了判断;针对离群点的生长探测法存在效率低的问题,采用均匀八叉树结构以格网为单位进行了生长探测。试验证明了改进方法的自适应性和高效性。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。     

基于多特征聚类的复杂环境机载点云层次滤波方法

机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。     

基于WebGIS的精细化格点预报可视化设计与实现

为了满足天气预报服务和人们日益增长的需求,精细化格点预报成为天气预报数字化的发展趋势。采用B/S结构,借助WebGIS的可视化技术,基于ArcGIS API for JavaScript轻量级方法构建了精细化格点预报可视化系统。本文分析了气象格点数据的特征及格点数据的可视化表达方式,侧重于多种气象要素格点数据的可视化显示、格点交互编辑订正和基于格点位置的中期天气预报查询,为格点预报可视化提供更好的服务。     

基于LBSN和多图融合的兴趣点推荐EI北大核心CSCD

兴趣点推荐作为推荐领域的一个重要分支一直备受研究者青睐。本文提出一种基于位置的社交网络(LBSN)和多图融合的兴趣点推荐方法GraphPOI。综合分析用户和兴趣点的内在因素和外部表征,首先,对用户-兴趣点的评分矩阵进行学习得到用户和兴趣点的内部潜在向量;其次,根据评分矩阵构造用户-兴趣点交互图,得到兴趣点在用户空间的表征向量以及用户在兴趣点空间的表征向量;然后,对兴趣点按其地理位置进行聚类,得到兴趣点在位置空间的表征向量,结合兴趣点在用户空间的表征向量进而得到兴趣点的外部表征向量;对用户社交图中的信息扩散现象进行建模,捕获用户的朋友关系,得到用户在社交空间的表征向量,结合用户在兴趣点空间的表征向量进而得到用户的外部表征向量;最后,结合用户和兴趣点的内部潜在向量与外部表征向量,得到用户和兴趣点的最终向量表示,并将其输入到多层神经网络模型中进行评分预测。在Yelp数据集上对所提模型进行验证,结果表明本文方法能够有效提升兴趣点推荐的准确性。