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排序方式: 共有775条查询结果,搜索用时 78 毫秒
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随着测绘行业的不断发展,三维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分[1],然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。 相似文献
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随着点云在各个领域的广泛应用,对点云处理相关技术的研究更为活跃。目前,研究的热点主要集中在点云去噪、配准、分割、增强、特征提取和重建等方面。其中,特征提取起着承前启后的作用,具有十分重要的研究价值。基于面片裁切技术的点云轮廓线生成算法。首先,对点云数据进行面片提取,通过面片生长、融合生成特征面片,并根据提出的面片双向索引法快速构造特征线,最终实现点云平面轮廓线的生成。实验证明,本算法可快速、准确、有效地实现点云轮廓线的生成。 相似文献
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结合常见的三表数据结构,构建二表数据结构,在二表数据结构的基础上,探讨适应TIN模型的空间索引方法,提出重心空间索引和顶点空间索引两种算法,同时比较各空间索引算法的优劣,为提高空间数据查询的效率提供依据。 相似文献
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结合资源体的概念和土地要素功能提出了土地资源体概念,将土地资源数据对象组织成土地利用资源体、土地权属资源体等不同类型的土地资源体.在土地资源体对象基础上,结合具体的土地资源管理业务需要,提出了土地资源体多级变粒度数据组织管理模式,对土地资源体横向按资源体、图库、图层集合、图层和地物等不同资源授权粒度,纵向按多级区域层次管理的方式进行管理.国家、省、市级别的土地资源管理以县为基本单位,以区域特征管理国家、省、市、县等逻辑关系,县级的土地资源时空数据按资源体、图库、图层集合、图层和地物等不同资源授权粒度来对数据进行管理.在具体的土地资源管理和业务实施时,可以根据实际的需要对位于不同位置、不同层次、不同资源体类型的土地资源体进行动态组合. 相似文献