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基于LiDAR技术对康定市境内川藏线折多塘后山滑坡进行植被剔除,显现坡体冲沟、陡坎、平台等被地表植被所遮蔽的微地貌特征.通过物探高密度电法解译、钻探揭露坡体结构特征,现场调查查明坡体变形破坏迹象,对滑坡体的形态、规模、变形破坏特征进行分析总结,查明认为该滑坡为土质滑坡,并将滑坡划分为I1、I2、I3、I4(4个变形亚区... 相似文献
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利用机载点云检核ICESat-2/ATLAS激光测高数据精度 总被引:1,自引:0,他引:1
《测绘科学技术学报》2020,(1)
美国第2代激光测高卫星ICESat-2已经公开发布数据,能够提供剖面状密集点云,但其平面/高程精度还未得到充分验证。全球开源DEM或卫星光学立体影像生成的DEM精度远低于星载激光测高数据,无法实现激光精度检核。本文使用机载激光雷达/光学立体影像数据开展ICESat-2卫星ATLAS精度验证,通过单光子点云去噪、剖面地形恢复和数据内插等手段,对国内舟山、上海和汉中等不同地形条件下的星载光子计数激光雷达数据进行对比分析。实验结果表明, 6组ATLAS点云高程的均方根误差分别为0.43、0.65、0.72、0.53、0.45和0.77 m,平均值达到0.59 m,具备较好的高程精度。 相似文献
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针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。 相似文献
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通过基于VC++6.0,OPENCV和GDAL/OGR自主开发数据处理软件来实现,直接读取点云数据的统计指标信息,如点密度、点云坐标最小值和最大值、标准差,根据统计的指标信息设置最大最小高程,进行高程异常滤波处理,自动滤除最大最小高程之外的点云,通过均值方差迭代滤波参数设置进行批量均值方差迭代高程异常滤波,进而可以进行批量粗分类,将植被、道路、房屋、水体等非地面点和地面点提取出来,实现激光点云的高效滤波并生成DEM。 相似文献
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针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取.通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三... 相似文献
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机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。 相似文献
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