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常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1:1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。 相似文献
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基于全球降水气候态计划(GPCP)的降水资料和美国伍兹霍尔海洋研究所(WHOI)的客观分析海气通量(OAFlux)的蒸发数据,对CMIP5的13个耦合模式的淡水通量历史模拟结果进行评估。结果表明:模式能够模拟出淡水通量的气候态空间分布,但普遍存在双热带辐合带(ITCZ)现象,热带海域是模式模拟不确定性最大的区域。模式能较好模拟出纬向平均的淡水通量的分布特征,但量值较实测偏小,且由于模式对1月10°S附近淡水通量的模拟过低,导致年平均的赤道和10°S之间的淡水通量模拟存在明显的偏差。季节尺度上,模式对北半球淡水通量的变化特征有很好的模拟能力,但对南半球的模拟能力不足。年际尺度上,模式普遍能够刻画ENSO引起的淡水通量在太平洋中部同西太平洋以及印尼贯通流反相变化的空间分布特征,但是时间特征模拟很差。从各个方面评估模式的历史模拟结果,多模式集合的结果都要优于单个模式的结果。全球变暖背景下,未来淡水通量变化最显著的区域位于热带和亚热带区域。原本蒸发(降水)占主导的海域,蒸发(降水)更强。不同气候情景下,淡水通量变化的空间形态没有显著变化,但RCP8.5气候情景下模拟的淡水通量变化幅度及模式间变化的一致性均强于RCP4.5的结果。 相似文献
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针对因回光反射平面标靶点云数据缺失或冗余而难以准确计算靶心坐标的问题,本文提出一种基于距离标靶重心最远点的边缘点提取和靶心定位算法。首先,进行点云数据预处理,先人工大概选取出标靶点云所在位置,并根据回光反射强度信息提取出标靶点云,对标靶点云进行粗差剔除、投影以及坐标旋转等工作;然后,进行边缘点提取,应用所提的边缘点提取算法对投影到二维平面的标靶点云进行边缘点提取;最后,进行靶心定位,先应用抗差最小二乘对边缘点进行拟合计算圆心坐标,然后将其旋转回三维空间作为靶心坐标计算值。实验结果表明,本文提出的边缘点提取算法能高效、准确地提取出标靶边缘点,比文献[12]中的边缘点提取算法节约了大量时间,并且应用所提取出的边缘点能稳健地计算出靶心坐标,与基准值的偏差在亚毫米以内,优于文献[11]、[12]算法靶心计算精度,有效地解决了残缺或冗余的回光反射平面标靶点云靶心定位问题。 相似文献