地震云

地震云是指地震即将发生时,震区上空出现的不同颜色的,如白色、灰色、橙色、橘红色等带状云。其分布方向同震中垂直,一般出现于早晨和傍晚。据目测估计,地震云的高度可达6000米以上,相当于气象云中高云类的高度。     

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。     

北极冰区船舶安全航行过程风险动态仿真北大核心CSCD

近年来随着北极冰区航道的开辟与成功通航,船舶航行安全广受重视,因冰区通航条件对船舶交通安全影响因素特殊且变化大,有必要分析极地冰区船舶航行时航路过程中的风险。探讨低温、浮冰、高纬度等特殊属性对船舶极地冰区航行安全的影响,结合船舶交通风险的特点,提出北极冰区东北航道船舶航行风险状态概率转移的过程风险,构建北极冰区东北航道船舶航行过程风险模型。基于马尔科夫过程假设,建立基于马尔科夫链-蒙特卡洛方法的云仿真模型,利用该模型对北极冰区东北航道船舶航行进行时间连续的过程风险动态仿真。研究表明:夏季时期船舶在北极冰区东北航道航行过程风险整体上处于可通航状态,离散风险程度随时间而连续变化,总体呈现"M"型趋势,风险波动明显。     

山东蒙山与四川海螺沟冰川擦痕特征对比及成因分析

冰川擦痕在冰川遗迹的判断中具有极为重要的意义,其中以槽谷岩壁擦痕与冰碛砾石擦痕最为明显。槽谷岩壁擦痕具有细长密集、近似平行的特征;冰碛砾石擦痕具有短粗稀疏、方向杂乱的特征。除此之外,还有弧形擦痕、逆冲擦痕、新月形凿口、新月形裂纹、新月形裂口、颤痕等刻蚀遗迹的配套产出。经对比分析,蒙山发育的擦痕与四川海螺沟现代冰川谷内的擦痕具有完全的一致性,因此进一步确定了蒙山擦痕的冰川成因。     

基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究

针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

基于云模型的海岸脆弱性评估 ——以厦门岛为例

脆弱性评估很大程度上存在着模糊性和随机性,为有效解决评估过程中定性概念与评估指标按隶属函数定量描述这一不确定转换问题,本文基于云理论本文选取海岸地貌、海岸高程、海岸坡度、海岸缓冲能力、有效波高、道路价值和建筑价值为指标,构建了厦门岛海岸脆弱性评估指标体系,运用云模型评估手段定量测度了厦门岛海岸脆弱性空间分异特征。评估结果与客观情况比较吻合,检验了指标体系的合理性和评估模型的适用性。本文提出了海岸脆弱性综合评估模型,实用有效,可以推广到与厦门岛类似的区域,为海岸管理及规划提供科学指导。     

滩涂机载LiDAR点云数据滤波方法研究

机载LiDAR点云数据滤波是制作高精度数字地形产品的重要环节。通过分析常用滤波算法基本原理、滩涂机载LiDAR点云数据的特点,提出了一种基于潮汐水位高程约束,移动窗口滤波与三角网渐进加密滤波组合的滤波方法。试验表明:该滤波方法获取的滩涂地形有效点云数据质量与人工滤波结果相当,在一定程度上提高了滩涂区域机载LiDAR点云数据滤波的效率,为快速获取滩涂区域数字高程模型提供了有效途径。     

基于点云数据的盾构隧道竣工测量方法

隧道轴线的偏差和断面测量是地铁隧道竣工测量的重要指标。本文详细介绍了运用空间几何的方法从海量三维激光点云数据中快速、准确地提取地铁盾构隧道断面和中心点的方法,在此基础上将提取的断面点云数据与设计断面曲线进行了二维对比分析,并在北京某地铁盾构隧道中进行了验证:从三维激光点云中提取的中心点坐标与全站仪测量得到的结果相差在±3mm以内,点位精度能够达到3.43mm。结果表明该方法可达到较高的测量精度,在地铁盾构隧道竣工测量中将具有较强的实用性。     

背负式移动激光扫描系统测绘大比例尺地形图精度试验研究

将背负式移动激光扫描系统应用在测绘大比例尺地形图中,其扫描精度至关重要。本文利用徕卡Pegasus Backpack对苏州工业园园区测绘地理信息大楼进行扫描,采用Inertial Explorer、Infinity、AoTumatic Processing对点云数据进行预处理,运用RealWorks提取特征点,将特征点在MicroStation V8联图中绘制成1：500地形图。通过与传统方法绘制的1：500地形图相叠合,发现两幅地形图具有很好重合度。对地物检测点精度分析后,得到点位中误差为0.026 m,高程中误差为0.041 m。研究结果表明徕卡Pegasus Backpack满足1：500地形图测量精度要求。     

机载激光点云中高压电塔自动识别方法

提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理;然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域;最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果,并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证,试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别,对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。