狄洛尼三角网构建的目标点快速定位

针对在狄洛尼三角网构建中现有的目标点定位方法存在算法不够稳定、定位路径不惟一等问题,该文在重心方向定位算法的基础上研究建立一种沿搜索方向移动重心的快速定位方法:当发生目标点与当前重心连线经过三角形顶点或者与某三角形边重合等特殊情况时,利用三角形间的拓扑关系得到下一搜索三角形,以此三角形的重心代替前一重心与目标点构成新的搜索方向,继续搜索,从而解决切点问题;同时采用混合积判定公式确定两条线段的相交关系。仿真实验证明改进方法的定位路径惟一,而且可以大大提高构网效率,算法更稳健。     

基于点云滤波原理快速检查编辑等高线以构建数字高程模型的技术方法

传统等高线数据的质量检查存在费时费力、工作量巨大、人工干涉较多、易出错漏等问题。点云数据直观反映了地面形态的空间分布特征,包括点的邻接关系、高程渐变和突变现象、点的斜率变化等[1]。通过量测点云的正面、剖面、断面等,可快速检测出高程异常点,指导修正地形数据,对实际工作中地形数据的生产、检查与修正有很大的借鉴意义。     

基于三维激光扫描的雕像建模与贴图

在完成雕像三维建模的基础上,提出了一种结合CG动画软件ZBrush完成模型后期贴图的制作,实现了CG动画和传统三维建模的结合,最终得到了较好的效果。解决了Geomagic和3ds Max主流贴图软件对于不规则模型可能出现的贴图接缝问题,并指出了相关的注意事项,为三维激光扫描技术在三维建模及古物重建等方面的应用提供了案例参考。     

基于Google SketchUp的校园三维地图的制作

利用Google SketchUp三维建模软件,以中南林业科技大学东园校区为例详细介绍了三维可视化的制作过程,包括导入SketchUp中1∶500校园地形图、三维模型的建立、模型的贴图、校园道路绿地的制作以及校园三维动画的制作和配音,体现了Google SketchUp在校园景观制作方面的强大功能和特点。建立虚拟校园用到的主要数据有1∶500的地形图、地物的纹理图片。     

支持向量机的车载雷达点云目标识别

为了进一步研究移动测量系统的数据处理问题,该文根据点云的基本特征,归纳了由7个特征构成的点云原始特征向量,在此基础上,结合语义环境构建了由17个特征构成的点云扩展特征向量,并采用支持向量机模型对车载LiDAR点云进行行道树点云识别的一系列实验。实验中采用粒子群优化算法和遗传算法对支持向量机进行参数寻优;采用不同特征向量和不同数目样本对点云进行学习和目标识别;分析了特征向量的学习曲线和识别精度。实验结果表明,支持向量机模型能够在行道树点云识别中取得较高的精度。     

基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准

针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。     

中心内缩综合元的水深自动综合模型

针对水深自动综合问题,该文在满足水深综合的特殊要求并保持综合前后水深分布空间一致性的基础上,利用Voronoi图工具,采用定性和定量分析方法,建立了相应的综合规则和控制流程,设计了一种中心内缩综合元的水深自动综合模型,并进行了实验验证。实验结果表明,该模型可以在保证水深综合质量的前提下,实现流程的自动化。     

直线型海洋重力仪负漂移原因分析及处理

分析了直线型KSS31M(SN035)海洋重力仪短期负漂移现象的原因、采取的处理措施和经验总结,认为在减震措施不足的情况下,重力仪长期经受震动,而频繁的搬动会使重力仪弹性系统中的金属弹簧产生较大的弹性疲劳,这种影响在短时间内无法完全消除,由此可能导致月漂移超标;陀螺稳定平台轴因承受震动磨损较严重,轴承间隙变大,导致安装在平台之上的重力传感器经过抛物线测试之后不能完全垂直指向地心,重力在水平方向存在一个微小的分量,最终导致重力读数偏小,即短期负漂移;重力基点环境的变化等对漂移也有一定的影响。建议在搬动重力仪后将仪器保持足够长时间的恒温后再开机,密切监测一段时间,以确保仪器处于良好的工作状态。     

基于峰值因子最大化的鬼波压制方法

针对传统拖缆采集得到的海上地震资料受鬼波影响而导致频带宽度变窄,笔者提出一种去鬼波方法,可以压制鬼波效应,拓宽频带。首先在频率-空间域推导出镜像数据生成公式,并基于峰值因子最大化的参数搜索方法来估计最优的鬼波延迟时间,将最优的鬼波延迟时代入镜像记录生成公式,获得最优的镜像记录,利用联合反褶积算法得到最优的去鬼波结果。将本文中的方法应用于模拟的变深度采集数据和海上实测的变深度采集数据,证实该方法可以有效地压制鬼波,消除频谱中的陷波点,得到宽频数据。     

多元时间序列分析的滑坡演化阶段划分

滑坡的时间-位移曲线一般具有3个阶段特征,即初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,不同演化阶段加速度具有不同的变化特点.目前往往是依据对加速度曲线特征的分析来人为划分演化阶段,缺少相应的理论支持和定量计算.针对上述问题,选取月降雨量、月库水位高程变化量对滑坡的累计位移建立多因素的时间序列预测模型.然后利用Chow分割点检验理论,以所建模型中F和LR统计量最大值点作为分割点对滑坡演化阶段进行划分.以新滩滑坡和三峡库区白水河滑坡为例,利用累计位移、降雨及库水位变化数据进行计算验证.结果表明,对多元时间序列模型进行Chow分割点检验可对滑坡的演化阶段进行准确划分,为滑坡的临滑预警预报提供重要判据.