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111.
随着测绘行业的不断发展,三维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分[1],然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。 相似文献
112.
针对目前社情民意不清晰、矛盾纠纷化解不及时、服务管理不到位等基层社会治理时面临的问题和困惑,本文以移动GIS技术+云服务为支撑,研发了基于"云+端"的移动GIS民生速递系统,通过信息化手段为辖区居民开辟了新的诉求渠道,建立了民生大数据库,从数据中获取社情民意,辅助政府服务,进一步提升政府服务水平。 相似文献
113.
对比传统应用模式,云计算具有更好的可扩展性、更灵活的定制方式、更强的计算能力,但将常规云计算技术直接应用于地理信息服务仍存在许多局限。本文对基于云架构的地理信息公共平台建设进行研究,探讨了融合式异构GIS平台架构、轻量化GIS云原子单元、GIS资源智能动态资源伸缩、异构虚拟化云平台的统一管理等关键技术,为地理信息服务与云计算的结合提出了有效的技术策略和应用参考。 相似文献
114.
徕卡RTC360不仅操作简单、扫描速度快,而且非常智能。可以实时跟踪计算两个连续站点间的相对位置,点云实时预拼接。后期搭配Register360智能拼接软件,点云智能拼接处理,无需人工干预,简单高效。 相似文献
115.
机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法:将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献
116.
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
117.
机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。 相似文献
118.
针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。 相似文献
119.
本文以墓园扩建工程为例,分析了三维激光扫描技术的基本工作原理,总结了三维激光扫描技术在土石方测量中的应用流程以及数据处理步骤,文章采用静态扫描点云体积和机载扫描点云体积的方法进行了土石方量计算,对两种方法计算的结果进行了对比。结果表明,两种方法所获土石方量较差符合一般工程测量的误差范围,说明使用三维激光扫描技术获得点云数据是精确可靠的,因此,在土石方量测量中使用该方法更适用于复杂地形环境的测量工作,可以有效的提高测量效率和测量质量。 相似文献
120.