基于某无人机平台的测云雷达结构动力学分析

采用有限元方法对装载于某无人机平台的测云雷达结构进行动力学分析研究。针对具体的机载平台讨论振动环境对雷达结构的影响,依据GJB150.16计算振动的加速度功率谱密度值,并以此为有限元分析的输入,进行雷达结构的模态分析、随机振动分析,又依据GJB150.18中的激励波形进行冲击响应分析,得到结构的应变及应力响应,为该型无人机载测云雷达总体结构的刚强度设计提供了重要的理论依据。     

地面三维激光扫描点云数据精度影响因素及控制措施

地面三维激光扫描技术虽然具有分辨率高、准确度高、效率高等特点,但在应用过程中存在一系列影响三维激光扫描精度的因素。文中详细分析扫描距离、物体表面材质、控制网、标靶测量精度、光斑大小、扫描点间距、点云拼接精度、全反射物质和外界环境等因素对三维激光扫描精度的影响,并提出对以上影响因素的控制方法。     

车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。     

一种自适应数学形态学LiDAR点云滤波方法

在Li DAR点云滤波算法当中,数学形态学滤波是其主要方法之一。传统的数学形态学在迭代次数、高程阈值的选取上,通常是通过人工依靠经验设置滤波参数,因此算法具有很大的盲目性。这里通过分析在不同迭代次数下滤波前后地面点云数目的变化特点,以及高程阈值与点云密度的关系,提出了一种自适应数学形态学滤波算法。采用不同地形的Li DAR数据对算法进行了实验分析,验证了算法的可行性。     

基于云平台的“天地图·广东”测试

通过广东省地理信息公共平台公众版(天地图·广东)在云平台架构上的部署,为云平台支撑广东地理信息应用的技术进行了可行性分析。测试结果证明,在云平台下"天地图·广东"的吞吐性能完全符合国家标准规范。     

点云数据制作地面模型初探

着重阐述了利用点云数据,以TerraScan为平台,通过对点云的粗分类及细分类制作DEM的过程。     

多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。     

三维激光扫描技术在地下汽车位测量中的应用

针对传统方法在地下汽车位测量所面临的问题,提出了基于三维激光扫描仪的地下汽车位测量技术,介绍了三维激光扫描仪的工作原理,并提出其在地下汽车位测量中的数据采集和数据处理方法。试验结果表明,基于三维激光扫描仪的地下汽车位测量技术作业效率高,平面精度满足房产测绘的要求。     

云服务平台下的地理信息系统技术研究

云计算与云服务经过几十年的探索与发展,已逐渐进入实际应用阶段。本项目从云服务如何服务于地理信息系统的角度进行研究。本文介绍了项目的整体设计与内容,及当前云服务的发展现状,概述了Open Layers API所具有的几个优势和开源地理信息系统的建设过程。本文重点说明了在云服务平台上部署地理信息系统的工作流程和需要注意的几个问题。     

机载Lidar技术在高速公路勘测中的应用

机载Lidar系统主要由激光发射系统、POS系统、CCD相机、计算机及存储设备等组成,能够快速获取高精度的地面点三维坐标信息以及影像数据,利用Terrasolid软件能够生产DEM、DOM及DLG产品。本文结合文莱高速公路项目详细阐述了机载Lidar系统在高速公路勘测中的应用。