DEM建模方案的分析

首先阐述了数字地面模型的定义，其次叙述了目前DEM建模的方法：根据离散点建模和根据等高线数据建模，最后讨论一种基于数字化等高线建立高质量DEM的方案，并分析其可行性。     

北京市控制网的建立与发展

文章概括介绍了北京市控制网的建立，阐述北京市选择使用独立地方坐标系的原因，强调发展北京市控制网的重要性，初步分析了使用坐标转换的方法的可行性以及适用范围。     

Delauuay三角网与Voronoi图在GIS中的应用研究

介绍了Delaunay三角网和Voronoi图的定义及特性，分析了其在GIS中的应用和发展方向，从理论上说明了该方法的优越性和实践的可行性，为GIS工作者在相关领域的研究指明了方向。     

基于三维激光扫描数据的构筑物三角构网模型

三维激光扫描可以快速获得表面物体的三维空间的点云数据,但其数据量比较大,此外要利用这些点云数据表示构筑物表面,还需要建立表面数学模型。首先分析了激光扫描数据的采集原理和数据基本特点,具体给出了表面平面三角网生长算法,在此模型的基础上,利用三角形构成面后法线间夹角为判断依据,提出了空间三角构网的模型,并针对数据的复杂性和物体表面的不规则性,提出空间分区三角构网的方法,并以同济大学孔子头像为例给出了具体的实现方法。     

基于地图代数的最小生成树实现方法

本文介绍了最小生成树及其常见的算法,对比栅格算法分析了基于矢量的最小生成树算法的缺点,介绍了地图代数的距离变换和基于地图代数的距离变换图生成Voronoi图、Delaunay三角网,然后根据最小生成树MST是Delaunay三角剖分的一个子集,逐次删掉Delaunay三角网中每个三角形的最长边,从而得到最小生成树,该方法不仅适用于欧氏非障碍空间,同样也适用于障碍空间的情况,解决了以往最小生成树在障碍空间下(尤其是当障碍空间中的障碍是全形态的条件下)难以求解的问题,具有一定的理论意义。     

栅格数据坐标变换模型在数据集成中的应用

在数据转换过程中如何尽可能地保证空间数据的完整性和准确性成为限制GIS发展的瓶颈问题。本文针对GIS矢量数据在数据转换过程中选点难,转换之后出现几何位置差异的问题,提出基于栅格数据坐标变换模型,采用图像数据转换时的控制点,将矢量数据纠正到标准的目标构件图库中,达到矢量空间数据有效匹配的效果。进行矢量数据变换时,针对仿射变换、多项式模型等变换模型的限制性,基于Delaunay三角网对平面进行剖分,将纠正误差进行局部控制。最后,以ShapeFile为例实现了几何纠正算法。     

用地形变资料测定通海地震的地震断层参数

本文提出了用大地测量资料在最小二乘意义下确定通海地震断层参数的一个方法.使用这一方法求得如下结果:断层走向N60°W;倾向S30……W;倾角84°;断层面长52公里;宽22公里;断面出露地表;平均走向滑距-2.24米;平均倾向滑距0.14米;地震矩8.5×10²⁶达因·厘米;应力降34巴;释放总应变能量下限为6.5×10²²尔格. 为了计算方便,我们简化了曼辛哈和斯迈里断层位移场的解析表达式.     

顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法

海底地形数据是进行海洋科学研究、工程建设的重要数据源,水深信息作为海底地形数据的基础信息,反映了海底地形的起伏变化。因此,如何有效地处理水深数据成为海洋测绘的重点研究内容。为解决海量多波束测深数据的数据冗余问题,提出了一种顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法,能够兼顾数据抽稀的精度和地形特征点的保留。考虑到存在含有空洞、凹边界等局部空白区域的多波束测深数据,首先利用Alpha Shape算法提取测深数据局部空白区域的边界点;然后采用坡度和高程相结合的抽稀算法删除冗余点,得到抽稀结果。在实验区内,通过与基于坡度抽稀、顾及地形复杂度抽稀和基于系统抽稀算法进行对比实验,结果表明：(1)本文抽稀算法在测深数据局部空白区域生成的等深线较上述抽稀算法更贴近原始测深数据等深线的形态,可以有效保持地形形态完整性;(2)对不同地形的测深数据进行抽稀,本文算法的精度较上述抽稀算法均有不同程度的提升,尤其抽稀率较低时,本文算法较上述算法在MSE分别提升了16%、27%、14%和10%、36%、2%,RMSE分别提升了7%、12%、7%和5%、17%、3%,体现了本文算法对不同地形多波束测深数据抽稀的有效性...     

基于机载LiDAR的电塔点云提取与重建

基于机载激光雷达点云,提出一种综合点云预处理、地面点滤波、电塔点云定位获取以及电塔结构线建模的电塔点云提取与重建方法.该方法首先对电力线路点云进行去噪等预处理,再使用渐进三角网滤波去除地面点,然后在电力线路分段的基础上,通过高程连通性定位电塔所在分段,再将电塔分段点云投影到水平面上并结合密度聚类算法和高程差特性对电塔聚...     

自然邻域支持下的空间同位模式挖掘方法

空间同位模式指频繁发生在邻近空间位置的事件集合,此类模式对于深入理解不同空间要素间的交互关系具有重要意义。空间同位模式挖掘的一个核心内容是空间要素邻近关系构建,然而现有方法在空间要素分布不均匀时难以准确地描述要素间的邻近关系,容易导致挖掘结果的遗漏或误判。为此,本文提出了一种基于自然邻域的空间同位模式挖掘方法。首先从同位模式的产生机理分析入手,过滤同位模式挖掘中的干扰要素;进而,从距离邻近性、密度变化一致性和关系紧密性的原则出发,自适应地构建空间要素实例的自然邻近关系;最后,以自然邻域为基础,基于图的连通性从整体到局部发现多层次同位模式。试验分析与比较发现,本文方法能够有效发现空间要素分布不均匀情况下的同位模式,而且降低了人为设置邻域参数对挖掘结果的影响。