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381.
一种机载雷达点云数据的快速分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
机载激光雷达扫描技术可以以点云形式快速获取地形表面高精度三维信息。基于激光雷达扫描数据及建筑物本身的拓扑信息就可以对建筑物进行精确的重建,而重建中最关键的技术是对点云数据进行分类,进而进行地物识别。对大规模三维点云数据进行快速分类,提出一种采用区域分割结合基于最小二乘平差的多项式拟合方法,将大量离散的三维点云分割后进行多项式拟合,并将二维数据分类转化为一维数据分类。在分类的基础上,将建筑物几何规则作为约束条件提取了房屋边缘。实验分析表明,该方法既能去除多余噪声,又能有效保留特征点,分类的总误差率低于3%。 相似文献
382.
刘建华 《地球信息科学学报》2010,12(6):850-854
相对单波段灰度影像而言,多波段高空间分辨率遥感影像中可用于边缘检测的光谱信息更加丰富。鉴于Canny算子在灰度图像边缘检测中的优越性能,本文利用输出融合策略对其适用于高空间分辨率遥感影像矢量边缘检测作了改进。基于可视化开发平台VC++.NET,编程实现了福州市航拍的高空间分辨率遥感影像红绿蓝三个标准波段在RGB、IHS、Y IQ、YUV、C IELUV色彩空间中对各种地物矢量边缘信息的有效提取。对高空间分辨率遥感影像矢量边缘各分量的分析认为,由于波谱范围差异的影响,在上述色彩空间中不同地物类型边缘检测时响应程度具有显著的不同。本文研究结果表明,该算法参数设置和色彩空间选择对高空间分辨率遥感影像矢量边缘信息提取有较大的影响。 相似文献
383.
首次在刘家场地区早奥陶世Tremadocian早期地层(南津关组下部)中发现Pelmatozoan生物礁, Pelmatozoan不仅单独形成障积礁,而且和低等微生物菌藻类一起联合形成微生物岩礁--障积礁和粘结礁。障积礁可分为Pelmatozoan障积礁和有柄棘皮类包壳状蓝细菌粘结障积礁,粘结礁可分为硅化海绵有柄棘皮类蓝细菌障积粘结礁和有柄棘皮类蓝细菌障积粘结礁。相应地,可以划分为4个生物群落,即Pelmatozoan群落、有柄棘皮类包壳状蓝细菌群落、硅化海绵有柄棘皮类蓝细菌群落和有柄棘皮类蓝细菌群落。在对研究区Pelmatozoan与叠层石纹层破坏的关系讨论中,笔者认为Pelmatozoan障积作用而阻断部分纹层的生长可能是主要原因,Pelmatozoan滤食可能是次要原因。生物礁发现表明,有柄棘皮动物在全球最早建礁的时间是Tremadocian早期,更重要的是该发现提供了中寒武世古杯点礁衰亡之后后生动物第一次恢复造礁的证据。因此,Tremadocian早期Pelmatozoan生物礁的发现不仅对于有柄棘皮动物生物礁和奥陶纪生物礁的演化史研究具有重要理论意义,而且对江汉平原油气评价等经济领域具有一定的实际意义。 相似文献
384.
大气CO2体积分数升高导致的海洋酸化不仅会降低海水pH,还会改变其碳酸盐平衡体系,使得海水中文石饱和度(Ω)降低,相应地会降低珊瑚钙化的速率。已有研究表明:珊瑚骨骼δ13C、δ11B和δ15N具有记录Suess Effect、生物生产力、海水pH值以及营养源的能力;主要表现为:δ11B记录的pH值、δ13C记录的海水无机碳库(DIC)δ13C和生物生产力,以及δ15N记录的陆源物质输送量相结合,可用来指示受季风影响的南海“大陆架碳泵”和近海污染与海洋酸化的联系。目前关于珊瑚对海洋酸化的记录研究仍相对较少,珊瑚碳-氮-硼同位素组合的应用将会加深对于海洋酸化与气候变率和全球碳、氮循环的关系的认识,可能成为揭示海水pH值变化规律性的重要手段。 相似文献
385.
386.
礁、礁丘、丘同属碳酸盐建隆,礁、滩是重要勘探目的层。但各自在沉积组分、组构、环境和时空分布,以及油气地质条件上迥然不同,因而无论从理论还是勘探实践上,都有必要将其各成体系划分开来。礁滩自身为好储集岩,当建设性成岩作用叠加后可形成好的储层。碳酸盐岩优质储层形成,主要受沉积微相与建设性成岩作用两大因素控制。前者是基础,并以高能的礁滩相带为最好;后者主要包括破裂、白云石化和溶蚀三大类,并以白云石化或溶蚀为最优,其中的溶蚀分布最广泛、影响最深刻而对优质储层形成起决定性作用。礁滩储层中的古岩溶类型最为丰富多彩,包括同生期、准同生期、表生期和埋藏期热流体岩溶的所有类型,白云岩化礁滩体也不例外。其中,同生-准同生期岩溶的形成机制与礁滩沉积时高频层序旋回向上变浅序列的短暂暴露淋溶有关,表生期岩溶则受控于礁滩沉积后三级层序旋回Ⅰ型界面的暴露淋溶。由此,导致礁滩储层中除了可以也是(碳酸盐岩中)唯一保存原生孔隙外,还发育了次生溶蚀孔洞缝和大型溶洞。礁丘、灰泥丘尤其是丘间洼地中发育高有机质丰度烃源岩;它们自身没有有效的原生孔隙,但岩溶作用可以形成次生孔隙。 相似文献
387.
提出了一种基于激光点云数据提取房屋轮廓线的方法.首先在屋顶激光点云数据中搜索平面距离最远的两个激光点,选择其一为起始点,根据相邻边缘点连线的一侧不存在激光点的原则,检测屋顶所有的边缘点;然后对边缘点分组,利用最小二乘直线拟合方法分别拟合各条轮廓线并进行规则化;最后,选择轮廓线最外侧的激光点,对各条轮廓线进行平移外扩,并通过相邻轮廓线相交确定屋顶角点的坐标.实验结果表明,与通常采用的对屋顶激光点云构建不规则三角网(TIN)获取边缘点的方法相比,该算法运行效率明显提高,检测到的屋顶边缘点数量更多,获取的屋顶轮廓线精度更高. 相似文献
388.
地震数据中的不连续性检测对于识别和刻画地下地质体边界具有重要意义.随着勘探目标向岩性油藏和复杂断块油藏的转变,解释人员需要对小断裂、微裂缝等微幅地质体边界信息进行精细刻画.常规边缘检测算子由于算法的局限性不能满足上述需求.本文通过引入能量归一化和沿层检测思想对常规检测算子进行改进,提出一种基于结构导向的梯度属性边缘检测技术.该技术通过结构张量估计得到局部地层区域的倾角和方位角,利用得到的倾角和方位角信息作为约束,使用二维边缘检测算子实现三维数据中的沿层不连续性检测.经过实际资料处理,并与结构导向方差属性对比分析,证实该方法在地层不连续性检测方面具有很好效果,检测得到的不连续性信息在细节上表现更丰富,可以作为地层横向差异和地质体边界识别的有力工具. 相似文献
389.