上海及周边地区地闪活动特征及海陆差异

利用LS8000闪电定位系统2009—2011年的地闪观测资料对上海及周边地区(120~122.5°E,30~32°N)的地闪活动特征进行了研究。结果表明:分析区域内正地闪的比例约占8.5%,大电流地闪(电流绝对值大于50kA)的比例约为5.6%。地闪活动主要集中在6—9月,峰值出现在8月;日变化上,12:00—19:00闪电活动最为活跃,峰值出现在14:00,凌晨闪电活动最弱。从日变化上来说,正地闪和大电流地闪比例在地闪活动较强时段低于地闪活动较弱时段;在月分布上,在地闪活动最强的夏季,正地闪比例普遍在10%以下,在地闪活动较弱的春、秋、冬季,正地闪比例普遍在10%以上。以北纬31°为界,分析区域北部地闪密度基本在6~12次·km-2·a-1以上,南部基本在2.4~4.8次·km-2·a-1。同时陆地上的地闪密度要显著高于湖泊和海洋上的地闪密度,而海洋上的正地闪比例和大电流地闪比例要显著高于陆地。闪电空间分布的时间变化说明,下午地闪活动主要出现在陆地,而凌晨地闪主要出现在水体附近,其它时段则表现出过渡特征,这与下垫面的加热作用紧密相关。     

利用卫星云图定量分析副热带高压活动的方法及应用

利用数字图像处理方法,设计了一种多重处理的算法,从卫星云图提取定量信息,定量描述副高强度和演变趋势,并应用于预报业务。应用实践表明,这些方法具有客观、定量、自动等优点,在实际使用中可客观定量地跟踪和预报副高演变,对做好广西前汛期暴雨预报有较大的帮助。     

改进的自适应遗传算法支持下点云与BIM模型配准

在钢结构数字化检测中,点云与设计模型的配准是进行数字化检测的关键步骤,配准的精确度决定了检测分析的准确度。传统配准方法一般先进行粗配准再进行精确配准,计算量大且收敛速度缓慢。针对精确配准存在的问题,本文提出了基于改进的自适应遗传算法用于点云与设计模型的配准方法,自适应地调整交叉概率与变异概率的执行顺序及概率值的大小,提高了种群的多样性及收敛速度。试验证明,改进后的自适应遗传算法极大地提高了点云与模型配准精度和收敛速度。     

一种基于SX10点云的单株树木骨架点提取方法

骨架点是单株树木几何模型重建的基础。本文结合水平集、聚类方法和图论3种方法,采用ILMSVP和天宝SX10获取模拟与实测单株树木点云数据,并实现单株树木骨架点提取,其中模拟数据用于方法实现,实测数据用于验证。为解决单株树木点云数据缺失情况,本文重复利用水平集、聚类方法和图论方法得到较完整的单株树木骨架点。结果表明：本文采用的单株树木骨架点提取方法可行。     

徕卡RTC360三维激光扫描仪在建筑立面改造中的应用

徕卡RTC360极速三维激光扫描仪作为徕卡一款新型设备,不仅操作简单、扫描速度快,可在尽可能短的时间内完成海量丰富点云和高清影像的采集,数据全面,细节丰富,极大地提高了外业的工作效率;而且非常智能。本文采用VIS视觉追踪技术,通过对扫描仪位置进行跟踪定位,在采集过程中进行点云的实时拼接,无需标靶、公共点和人工干预;现场实时查看点云预拼接,极大减少了内业工作量;后期搭配Cyclone Register360智能拼接软件,点云无需人工干预,可实现自动智能拼接处理,以及外业采集及内业数据处理的简单高效。     

对渐进三角网点云数据滤波算法的改进

针对渐进三角网滤波算法（PTD）进行拓普康LiDAR点云数据处理过程中易将地物点误判为地面点的缺陷,本文提出两种改进方法。一种是采用局部坡度拟合法对PDT算法进行改进,将点云数据按高程值与拟合坡面法求解的拟合高程值的差由小到大进行排序,将为地面点可能性更大的点优先判定,从而获取更加精确的TIN;另一种是引入薄板样条曲线（TPS）插值法,对PTD算法进行改进,将PTD中候选点判断参数改为TPS法中的弯曲能量增长值,从而减少误判。结果表明,使用以上两种改进算法,综合考虑第1类误差和第2类误差影响,在大部分地形特征下比传统PTD算法表现更优,对低矮植被、桥、斜坡等特殊地物的滤波效果更佳。     

移动三维激光扫描技术在隧道结构监测中应用

我国地铁隧道监测主要以全站仪为主的传统测量,监测点有限,监测过程缓慢,难以全面反映隧道结构的变形。本文针对地铁隧道结构特点,提出了一种基于新型移动式三维激光测量技术的隧道结构监测方案。首先利用移动激光扫描获取高密度点云数据;然后通过自动识别提取隧道顶部的环片拼接缝,以此为基础结合点云数据提取各环片断面信息,对环片结构进行分析;最后利用综合数据管理平台对各类监测成果进行管理分析,实现隧道结构变化的科学管理。实际工程应用表明,该方案监测结果准确、成果分析与管理更加科学,满足隧道健康监测的需求。     

单体建筑物点云数据的CSF净化处理

从场景整体点云数据中提取单体建筑物的点云是建筑物单体三维建模的基础。然而,现有点云提取方法在提取建筑物点云数据时往往包含部分植被、地面等非建筑数据点,不利于建筑物对象建模。针对该问题,本文提出使用CSF方法对初步提取的建筑物点云数据进行净化处理。该方法首先将场景点云数据投影生成点云图像,根据图像特征初步提取单体建筑物点云数据;然后对获得的单体建筑物点云数据采用CSF方法进行净化处理,可以获得较为纯净的单体建筑物点云数据。本文以南京师范大学仙林校区部分区域为研究对象对该方法进行了验证。结果表明,该方法可以较好地对建筑物点云数据进行净化,得到较为纯净的单体建筑物点云数据,为基于点云数据的建筑物单体模型构建打下了良好的基础。     

基于FY-2遥感数据的台风中心定位

针对台风在形成和消散阶段中心定位准确率较低的问题,本文提出了一种基于云导风的方法,使用的遥感数据来源于FY-2气象卫星的红外通道。该方法首先对红外序列遥感图像进行金字塔分解,然后基于加权的中值滤波光流模型构建云导风场,最后利用密度矩阵计算台风中心。选择2014年真实形成于西北太平洋的台风Rammasun和Halong进行案例分析,结果表明该方法对台风整个生命周期阶段的检测结果均较准确。     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路规则多边形

随着自动驾驶高精地图的发展,准确高效地提取道路规则多边形成为必要。本文以苏州市某城市快速路为研究对象,通过使用徕卡车载激光移动测量系统获得城市道路点云数据,观察了解车载点云数据各类属性信息,根据观察结果组合利用点云数据高差、点云灰度差值、点云强度差值,在此基础上再利用网格密度法实现道路规则多边形的提取,然后通过对目标的矢量化得到三维矢量规则多边形。最后对提取的矢量化结果进行精度评定。试验结果表明：该方法在提取道路规则多边形方面能得到较好的结果且能满足高精地图需求。