车载激光雷达测量系统整体检校方法

针对目前系统检校常用方法中大多依赖手工提取点时无法准确获得检校点、绝对精度较低、对实际数据的适用性差等问题,该文结合自主研发的车载激光雷达测量系统,提出一种利用带有反射片的特制球形标靶及利用距离阈值插值算法快速、方便且准确地对车载激光雷达测量系统进行外参数检校的方法。结果表明:与传统方法相比,该方法可以完全弥补常规方法中提取的检校点不准确、精度低等缺点,适用性及实用性更强;在绝对精度方面,整体水平精度达到0.05m以下,高程精度达到0.06m以下;在相对精度方面,拟合检校球直径精度达到0.003m以下,距离精度达到0.002m以下,证明该方法的精度、适用性完全满足当前车载激光雷达测量系统检校的精度需求。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

基于特征点匹配及提纯的点云配准算法

针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。     

基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法

针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。     

黑龙江省空中云水资源开发现状分析与展望

自1995年开始,黑龙江省进入建国后的第二个干周期。黑龙江省云水资源比较丰富,据专家分析,每年通过人工影响天气作业平均增水约为5×108m3左右,仅占空中可利用水资源的0.2%,空中云水资源的开发潜力十分巨大。加强空中云水资源的开发利用,对缓解黑龙江省水资源短缺困境、推动地方社会经济发展意义重大。     

基于云理论、粗集和模糊神经网络的区域橡胶种植适宜度评估模型

针对橡胶种植适宜性评估,基于云理论、粗集理论和模糊神经网络理论,提出了一种适宜度评估模型。该模型将转化的样本数据进行粗集简约,通过模糊神经网络得出评价因子的隶属函数,计算评价等级。研究结果表明,此模型能够科学、快速、准确地分析出橡胶种植最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区。     

地面三维激光雷达点云误差分析及校正方法

分析了地面三维激光雷达点云误差来源,提出了相应的误差校正模型。通过实测数据验证,该模型能够消除系统误差,提高了点云精度。     

利用卫星云图资料制作热带气旋预报路径的一种算法

根据台风生成后在云场中移动的环境条件,引入一个环境作用于台风中心的热力梯度力方向,用该热力梯度力方向与当前台风的移动方向相结合,研究台风移动过程的变化规律,寻找一种简易可行的台风路径预报方法．经过多年实践,本文揭示出台风中心未来沿着当前移动方向与环境作用于台风中心的热力方向合成移动的基本规律：当前台风中心移向与前方晴空区中轴线相交时,台风沿着当前移向前进到与阻挡轴线相交点相距4个纬距的位置时便发生偏转,逐渐与阻挡轴线走向趋于一致;若当前台风中心距相交点的距离小于或等于4个纬距时,则从当前位置发生偏转．文中利用以上规律研制出台风移向变化方程和移动轨迹方程．     

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基于概念分析的空间数据挖掘研究进展

空间数据挖掘的过程与空间概念形成和分析的过程密切相关.本文以空间数据中抽取出各层次、各粒度的概念为主线,以概念形成和分析的形式化理论--概念格和云模型为理论基础,总结了基于概念分析的空间数据挖掘方法及应用,包括概念格的空间关联规则挖掘方法及应用、概念格的概念聚类挖掘方法及应用、云模型的空间关联规则挖掘方法及应用、云模型的空间聚类/分类挖掘方法及应用等.概念格提供了一种形式化的概念描述和概念结构分析的理论和方法,云模型提供了一种综合处理模糊性、随机性以及二者之间关联性的不确定性理论和方法,利用概念格、云模型等形式化的理论和方法分析和描述空间数据挖掘过程中空间概念的形成、空间概念的结构关系、空间概念之间以及空间概念层次之间的不确定性是概念分析的空间数据挖掘研究的进一步的研究方向.