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排序方式: 共有468条查询结果,搜索用时 15 毫秒
21.
一种Delaunay三角网的快速生成算法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文以Lawson提出的逐点插入法为基础,借鉴方向搜索的思想,在确定插入点的影响凸包时,采用递归的局部搜索策略,形成了一种Delaunay三角网的快速生成算法。实验证明,新算法构网时间与点数基本成线性增长关系,具有较高的效率。 相似文献
22.
Delaunay三角网是DEM主要表示方式,一直以来,因其数据结构和构造算法的复杂性导致应用受限。本文结合随机增量式算法理论,提出一种全新的有向无环图(directed acyclic graph,DAG)查找数据结构(search data structure)和随机增量式Delaunay三角网构造算法,并对算法作了简要证明和深入分析。该算法最大的特点是具有随机特性,能够支持地形特征数据的动态更新。 相似文献
23.
Automatic triangulation of scattered locations permits analysis of local variation in a dependent variable through calculation of a roughness index. This is approached by treating triangles of the triangulation (including the dependent variable) as vectorial structures, and accumulating at each data point the vector sum of the cluster of triangles surrounding it. The roughness index is defined as the complement of the ratio of the area of a triangle cluster to the area of component triangles as projected onto a gradient plane defined by their vector sum. The roughness index provides a measure of consistency of data values relative to surrounding observations and can be interpreted as a local index of reliability of interpolation. 相似文献
24.
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25.
室内路网模型作为室内导航研究的基础,如何自动生成室内路网模型成为近年的研究热点。对于目前自动路网模型研究中出现的复杂环境适应度不够的问题,本文提出了一种室内楼层平面路网模型的自动提取方法。它将室内空间分为公共空间和专属空间两类,从而形成公共空间路径和专属空间路径,并用转换点将两类路径进行衔接;最终利用提取的公共空间路径、专属空间路径和连接路径构成楼层平面导航路网模型。基于此方法,将某学校教学楼一层建筑平面图生成平面自动路网模型,并从路径完整度、准确度及寻路情况3个方面与手动路网模型进行了对比分析,其表现良好。 相似文献
26.
27.
陈颖 《测绘与空间地理信息》2021,44(1):173-175
随着无人机在测绘行业的广泛利用与推广,快速便捷处理无人机数据成为研究热点。本文以无人机数据的空三加密处理为主,介绍了PhotoScan、INPHO、SVSUAV三种软件的无人机数据处理的流程及其优缺点,提出了利用各软件优点与数据兼容特点,结合不同软件平台进行无人机数据空三加密处理,提升了空三加密整体精度,并为后续的DLG、DEM、DOM的生产提供精度达标的基础数据。 相似文献
28.
无人机摄影测量是中小面积地形测绘的重要手段,具有低成本、高效率、高精度、信息量大、产品可以重复使用的优点,弥补了传统方法的不足。本文简要介绍了无人机航空摄影测量技术,从工程实例中,进一步论述了利用无人机,搭载非量测型相机,在地形复杂的高山矿区进行地形测量的过程和方法,评估了点位精度误差,希望能为相关领域研究人员提供借鉴。 相似文献
29.
30.
A computational canopy volume (CCV) based on airborne laser scanning (ALS) data is proposed to improve predictions of forest biomass and other related attributes like stem volume and basal area. An approach to derive the CCV based on computational geometry, topological connectivity and numerical optimization was tested with sparse-density, plot-level ALS data acquired from 40 field sample plots of 500–1000 m2 located in a boreal forest in Norway. The CCV had a high correspondence with the biomass attributes considered when derived from optimized filtrations, i.e. ordered sets of simplices belonging to the triangulations based on the point data. Coefficients of determination (R2) between the CCV and total above-ground biomass, canopy biomass, stem volume, and basal area were 0.88–0.89, 0.89, 0.83–0.97, and 0.88–0.92, respectively, depending on the applied filtration. The magnitude of the required filtration was found to increase according to an increasing basal area, which indicated a possibility to predict this magnitude by means of ALS-based height and density metrics. A simple prediction model provided CCVs which had R2 of 0.77–0.90 with the aforementioned forest attributes. The derived CCVs always produced complementary information and were mainly able to improve the predictions of forest biomass relative to models based on the height and density metrics, yet only by 0–1.9 percentage points in terms of relative root mean squared error. Possibilities to improve the CCVs by a further analysis of topological persistence are discussed. 相似文献