基于点云数据的改进四叉树空间索引研究

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。     

基于云平台的农业综合信息应用系统的设计与开发

在分析国内农业信息化服务现状的基础上,基于云计算技术搭建了农业综合信息服务应用系统,设计了系统的总体架构,对农业资源数据进行分类与存储设计以及平台提供的数据服务功能。从技术实现的角度阐述了系统的开发环境、集群节点部署、农业数据资源与模型发布等关键技术,并以洪泽湖地区为例,实现了该地区农业用地资源、土地利用现状、水资源分布、气象信息等农业信息的有效管理与共享查询。实践证明,基于云平台的农业综合信息系统,能很好地支撑农业综合信息服务,为农业综合数据管理与共享应用提供了科学的决策支持。     

微信环境下智慧旅游信息系统设计与实现

智慧旅游是当今旅游行业的发展趋势,智慧旅游系统的开发有力地促进了旅游行业智能化发展。基于此,介绍了智慧旅游系统的功能,并详细介绍了每项功能的设计和实现。在系统实现和部署上,利用云计算的优点,将系统部署到云平台上,并利用微信的营销平台,将系统的功能与微信进行集成,最终目的是提高旅游者的体验。     

车载激光建模测量系统在重庆城区的应用分析

通过对城市老区和城市新区采集点云数据和纠正点数据,进行精度统计,获得纠正点数量、纠正点布设间距的经验数据,为车载激光建模测量的广泛应用提供参考。     

基于LiDAR-DP的机载激光雷达数据处理

基于国产机载LiDAR数据处理软件LiDAR-DP,总结了机载LiDAR数据处理的技术流程,并根据该流程对LiDARDP的相关功能进行了研究。利用LiDAR-DP对实际数据进行了DEM生产试验,并与同类商业软件进行了功能对比。结果表明,LiDAR-DP是一款优秀的国产机载LiDAR数据处理软件,完全能满足DEM的生产需求。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

基于时空匹配的车载激光点云与CCD线阵图像的融合

本文给出了一种基于车载的激光点云与线阵CCD相机图像进行数据融合的方法。车载数据采集系统集成了GPS,激光扫描仪,IMU和线阵相机。该方法基于POS的定位定姿数据,利用时间信息和各个传感器的相对空间位置信息建立激光点与CCD相机扫描线之间的对应关系,进而确定CCD扫描线上与该激光点对应的像素。将该像素的颜色属性赋给激光点,可得到具有颜色属性的三维激光点云。最后给出具体融合结果。     

热红外与可见光数据的云边缘高度匹配

高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。     

自适应阈值定权最小二乘3D匹配算法

针对点云精配准中最小二乘3D算法的先验权值无法自动确定的问题,提出了一种自适应阈值定权的最小二乘3D匹配算法。以待匹配点云与目标点云中对应同名点间欧式距离作为约束条件,通过自适应阈值的方式,对同名点先验权重系数进行约束,提高了先验权重系数的有效性。通过实验证明,自适应阈值约束算法提高了最小二乘3D算法的精度和收敛速度,且优于主流的迭代最邻近点算法。     

基于轻便型移动测量系统的立面测量方法研究

介绍了轻便型移动测量系统的构成及工作原理,提出利用该系统及相关软件进行外业采集和内业点云处理及建筑物立面图件绘制的技术方案,通过工程实例和精度比对验证了轻便型移动测量系统运用在立面数据获取的可行性。