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LAS格式解析及其扩展域的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
激光雷达是近年来兴起的一种快速获取地物目标三维信息的主动遥感技术。其采集的离散激光点具有数据量大,信息丰富等特点。目前常用的LIDAR数据存储格式,在存储LIDAR数据时存在种种不足,且数据交换和共享困难。LAS格式是ASPRS制定的标准LIDAR数据交换格式,能较好地解决多属性离散激光点数据的存储问题,具有结构严谨,便于扩展等优点。本文在对LAS格式进行解析的基础上,针对LAS变长记录的扩展域,介绍了一些实际的应用。 相似文献
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特种罐在能源的储备和运输中具有重要意义,在研究特种罐现有容量计量技术的基础上,自主创新提出了基于放样原理和测量机器人实现特种罐容量快速和精密计量的原理和方法。将特种罐容量计量转化为点位放样问题,较好地克服了全站仪现有测量技术的缺点,并利用软件实现了特种罐容量计量的数据采集、数据计算、数据修正和报表输出的一体化。通过实际测量数据,分析了该方法的测量精度和测量效率。 相似文献
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现有的教育版数字摄影测量软件VirtuoZoNT3.6仅能处理扫描孔径大于0.1mm的影像,针对这一瓶颈问题,本文从数字影像的内定向公式入手,分析得到了影像扫描孔径与框标理论坐标之间的关系。通过修改参数文件可使教育版VirtuoZoNT具备处理扫描孔径小于0.1mm影像的能力,同时通过转换数据格式可使其处理其他不同类型的影像数据。 相似文献
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全站仪似水准法和对向法高程测量的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对似水准法和对向法高程测量原理、误差来源及精度的比较分析,我们发现随着距离和竖直角度的增大,对向法高程测量中误差的变化大于似水准法高程测量中误差的变化;当两观测点间的水平距离小于等于1km时,对向法高程测量精度一般高于似水准法高程测量精度,但是当两观测点间的水平距离大于1km时,似水准法高程测量精度一般高于对向法高程测量精度。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献