基于地面三维激光扫描数据的快速建模

三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。     

GNSS-R土壤水分遥感的适宜性分析

利用GNSS-R(Global Navigation Satellite System-Reflectometry)技术探测土壤水分是近年来一个新兴的研究方向。目前GNSS-R遥感观测中反射信号的接收与处理方式包括单天线与多天线两种模式,面向实际应用需求,GNSS-R遥感正在实现从最初的地基观测向空基、星载观测的转变。在推进GNSS-R土壤水分遥感技术业务化应用的过程中,必须首先进行适宜性分析,确定该技术探测的地理位置、空间分辨率与探测深度,然而目前对此尚未有系统、全面、定量的论述。本文针对适宜性分析中的3个关键因子分别进行理论分析与公式推导,明确相关概念的定义,并实现定量化描述,最终通过实际应用分析进一步诠释其应用价值。对于单天线模式地基观测,以美国板块边界观测计划PBO(Plate Boundary Observatory)土壤水分产品为例,分析镜面反射点的相对位置、第一级Fresnel反射椭圆簇的面积与时间序列土壤水分所代表的探测深度;对于多天线模式,以郑州上街区农田空基观测试验为例,得到基于航迹的栅格土壤水分空间分布并探讨其探测深度。本文能够为未来两种观测模式下地基、空基和星载GNSS-R遥感观测、北斗反射信号遥感,以及GNSS-R在农业、水文、生态等领域的实际应用提供理论指导。     

多视点相机联合标定及改进的PMVS重建方法

提出一种能够在强约束条件下快速进行相机标定的方法。通过相机间6个相互独立的约束,充分利用系统的几何条件,确定相邻立体相机的固有关系;再以共线方程为基础推导强约束条件下的平差模型,并应用于自检校光束法平差,从而实现多相机系统的快速标定;最后利用改进的PMVS三维重建方法开展标定后系统的人体三维重建。实验表明,通过加入强约束条件,增加平差的多余观测数,提高了标定精度和鲁棒性,对三维重建的精度亦有较大提高,并且该方法可推广到多个相机组成的多相机立体量测系统的标定中。     

基于法向量密度聚类的LiDAR点云屋顶面提取

针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。     

一种改进的快速最小高差DEM匹配方法

利用最小高差(LZD)法进行DEM匹配时,当待匹配DEM的分辨率比参考DEM高时,确定的同名点中存在冗余,将导致计算冗余和效率降低。为解决上述问题,对LZD法确定同名点的模型进行改化,提出一种改进的基于最小高差原理的快速DEM匹配方法。该方法根据参考DEM的格网点确定同名点以避免冗余,并通过近似确定同名点及其高差,有效简化了计算过程。实验结果表明,该方法在保证较高的收敛速度和匹配精度的基础上,可有效提高计算效率,且计算效率不随待匹配DEM分辨率提高而降低,DEM间分辨率差异越大,方法的优势越明显。     

沙漠地区无人机影像连接点提取

提出了一种纹理自适应的影像连接点提取方法,有针对性地解决沙漠地区无人机影像对比度低、相似性强、纹理信息不均衡,经常会造成连接点过少甚至提取、匹配失败的突出问题。该方法利用影像金字塔进行粗匹配,建立影像之间近似单应变换关系;通过对原始影像分块计算灰度共生矩阵的熵来评估影像纹理指标,并据此实现特征点的自适应提取与匹配。实验表明,该方法能够得到数量较多、分布均匀、可靠性强的同名点。     

基于容器技术的GIS服务负载均衡研究

Docker等容器技术给GIS的部署带来了极大便利,并使快速规模部署成为可能.本文讨论了在容器环境中GIS服务状态的最佳同步方式、发现方式,以及如何更智能地实现GIS服务的负载均衡,并提出了一种应对负载均衡中单点失效的机制,为GIS服务的动态伸缩、故障恢复提供了借鉴.     

GNSS观测值统一表达及组合PPP解算性能分析

针对GNSS多系统组合进行PPP定位的问题,推导了GNSS观测值统一表达式;进而给出了基于UofC模型的多系统组合PPP的函数模型和随机模型;最后采用6个IGS观测站24 h观测数据对7种组合模型的PPP进行解算,并从收敛率、收敛速度和定位精度等方面进行了统计分析。实验结果表明,当观测时长为60 min时,GPS/GLONASS/BDS组合PPP收敛性能最好,收敛率为91.7%,平均收敛时间为16.1 min;而BDS PPP收敛性能最差,收敛率仅为32.7%,平均收敛时间为38.4 min。可见,多系统组合有利于提高精密单点定位的解算性能。对于定位精度,在观测时长较短时(如0.5 h),GPS/GLONASS/BDS组合PPP整体上具有最优的定位精度,(N,E)方向偏差和标准差分别为(0.3,0.5)cm和(1.9,4.3)cm;短时间内对流层参数与垂直方向的强相关性,将致使U方向精度较差。     

局域地区坐标转换七参数的求解及精度分析

针对试验中对坐标转换的应用范围和精度要求,本文从坐标转换七参数的解算方法、精度评定等方面进行了论述、分析,并结合某试验场区CGCS2000建设,进行了数据精度分析,为今后局域地区坐标转换提供了重要的理论依据。     

Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法

点模式及其趋同研究是揭示地学现象的产生、发展与演变,量化空间相似性分布、诠释空间分布成因的重要方式。目前,点模式研究侧重于已知频率与随机分布的一元独立性检验、距离测度下单观测值的二元相关性分析,而针对集聚过程相关性,空间拓扑与非拓扑邻近、综合多观测值的点模式趋同量化研究顾及不足。据此,以空间邻近性聚类、局部相关的多指标评价为切入点,本文提出了一种Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法。首先,以Voronoi邻近相关表集聚算法剖分出空间独立性点模式;其次,依据Voronoi邻近关系指数测度、样本分布均值与分布方差的趋同假设,使用拉普拉斯平滑算子评价趋同度;最后,依据λ截矩阵,提取出Voronoi邻近、非Voronoi邻近关系支持下的强趋同点模式。试验以云南省腾冲市居民点数据为算例,经与点模式构建的聚类方法对比、趋同度计算与强趋同提取,验证了该方法的可行性与有效性。