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311.
针对区域似大地水准面模型构建中地面重力数据分布不均匀且较难获取的难题,该文提出一种基于谱组合重力场模型的似大地水准面精化方法,实现了卫星重力场模型与高阶重力场模型的优化组合,结合293个实测全球卫星导航系统(GNSS)水准数据,构建了山东省范围的高精度似大地水准面模型。利用GNSS水准数据检核表明:在山东省范围,利用谱组合重力场模型构建的区域似大地水准面模型具有较高的精度,能够满足大多数工程要求,与采用地面重力数据构建的似大地水准面模型对比发现,在不使用地面重力数据的情况下也可构建厘米级精度似大地水准面模型,具有成本低、效率高的明显优势,便于及时开展区域似大地水准面的维护更新。 相似文献
312.
以ALS (Airborne Laser Scanning)系统为代表的三维点云获取技术为建筑物重建提供了一条高效便捷途径。本文基于ALS点云超体素,提出了一种方差分析引导的高阶马尔可夫网络,并用以提取建筑物。该方法以超体素作为无向图模型节点,根据三维邻域特有的局部几何属性,结合方差分析原理,生成高阶因子,并将特征转化为表达能力更强的节点和边势函数;再采用信念传播算法,对高阶马尔可夫网络进行推理,形成了一种非监督的建筑物识别框架。此外,本文采用由粗到精的识别策略,首先在独立假设前提下,利用贝叶斯高斯混合模型实现节点初始状态捕捉,再采用高阶马尔可夫网络对三维邻域的相关性建模,以提高建筑物提取精度。本文引入两组具备人工标记真值的开放ALS点云数据集进行实验,利用4种国际通用指标对建筑物提取结果进行精度评价。可视化分析表明,本文方法提取的建筑物内部完整,且边界清晰,为建筑物三维重建提供了可靠信息。定量化分析表明,在低层建筑主导的住宅区,本文方法的建筑物提取精度(基于投影面积和对象的F1指数)为95.4%和91.5%,均高于现有方法;在高层建筑主导的商业区,基于对象的F1指数达到93.5%,高... 相似文献