点云中混合像元的探测与剔除算法

针对地面三维激光扫描仪扫描过程中产生混合像元的问题,通过对混合像元产生原理和相关特性的分析,提出了一种用于探测和剔除混合像元的算法,并且编制相应的计算机程序予以实现。同时以球体作为实验扫描对象,用混合像元剔除算法对扫描过程中产生的混合像元予以剔除,并比较了混合像元剔除前后点云拟合模型与实际物体在尺寸上及拟合精度的差异,从而验证了该算法的有效性和实用性。混合像元探测与剔除算法可以为后期进行的点云配准、特征提取和曲面建模等工作提供更精确的点云。     

基于CIPS软件探讨高山地DOM数据的生产方式

在DOM数据生产中,山地、高山地数据一直以来都是重点和难点。本文分析了高山地影像数据的特点,提出一种与山地、高山地数据相适应的处理方式。最后基于CIPS软件,按需求设计对应的软件处理流程,并使用满足实验要求的高山地影像数据,对这种方式加以实现和验证。     

车载移动测量系统应用于城市大比例尺地形图更新

将车载移动测量系统与城市大比例尺数字地形图测图相结合,成功地将车载移动测量系统运用于城市大比例尺测图更新应用中。通过在测区内布设靶标控制点,对比靶标的点云量算坐标与全站仪实测实际坐标,统计分析车载移动测量系统的测图精度。实验结果表明,车载移动测量系统能够满足城市大比例尺地形图测图要求。     

影像全站仪在文物三维数字化测量中的应用与实践

根据影像全站仪的工作原理,总结出在文物测绘中的技术路线,研究点云数据处理过程中拼接、降噪、纹理映射的方法,并通过对模型数据采集精度的分析,给出了合理的数据模型采集值,为影像全站仪快速、可靠的在文物三维数字化建模中提供有益的借鉴。     

三维激光扫描技术在曲面模型重建中的应用

利用地面三维激光扫描仪对目标物体表面进行多方位、多角度的扫描,可以获取其表面大量且密集的高精度点的三维坐标信息以及反射率信息,将这些信息存储到电脑中,使用专业软件进行处理,再使用建模软件生成建筑物的三维模型。本文所研究的是使用地面三维激光扫描仪,通过高速激光测量方式,快速、全面、精确地获取建筑物表面的三维信息,经过一系列的点云数据处理及模型处理,最终完成曲面模型三维重建的过程。     

智慧城市时空信息云平台建设研究

以完善的云环境建设为支撑,以构建标准安全的防护体系为保障,以时空信息云平台建设为基础,以智慧应用建设为重点,促成跨域、跨部门、跨层级的数据融合,提高城市综合智能化水平,使城市运转更加高效、敏捷、低碳与和谐。     

基于3D激光扫描的变形监测技术研究

传统基于GPS和全站仪的地表变形监测手段由于监测点少,难以对滑坡体进行整体监测,本文提出基于点云所成模型间比较的变形信息提取方法,结合试验验证了算法的效果。结果表明,地面三维激光扫描技术应用于变形监测领域是完全可行的,虽然其在测量精度上略低于GPS、全站仪等传统监测手段,但对大范围区域快速、连续、全方位监测的优势是其他监测手段所不具备的。     

基于移动端的“智慧城市与地理国情一张图系统”设计及其应用

系统把智慧城市建设与地理国情应用完美结合,形成时空一体、二三维一体的集成多源数据的一张图;开发IPAD版系统,把PC端的数据处理向移动端适时展现。系统具有国情普查数据的展示和分析、专题地图展示、电子地图、三维模型展示、轨迹记录,以及其他GIS基本功能。在屏幕上任意点取闭合图形,就会实时显示选定图形范围内的国情数据及统计分析数据。辅助决策者又好又快地进行科学决策。     

Verification and Correction of Cloud Base and Top Height Retrievals from Ka–band Cloud Radar in Boseong,Korea

In this study,cloud base height(CBH) and cloud top height(CTH) observed by the Ka-band(33.44 GHz) cloud radar at the Boseong National Center for Intensive Observation of Severe Weather during fall 2013(September-November) were verified and corrected.For comparative verification,CBH and CTH were obtained using a ceilometer(CL51) and the Communication,Ocean and Meteorological Satellite(COMS).During rainfall,the CBH and CTH observed by the cloud radar were lower than observed by the ceilometer and COMS because of signal attenuation due to raindrops,and this difference increased with rainfall intensity.During dry periods,however,the CBH and CTH observed by the cloud radar,ceilometer,and COMS were similar.Thin and low-density clouds were observed more effectively by the cloud radar compared with the ceilometer and COMS.In cases of rainfall or missing cloud radar data,the ceilometer and COMS data were proven effective in correcting or compensating the cloud radar data.These corrected cloud data were used to classify cloud types,which revealed that low clouds occurred most frequently.