福建省城镇生态环境现状及变化趋势的初步分析

本文通过分析比较全省城镇（受研究资料的限制，以全省23个建制市的市区为主要分析对象）的大气环境、地面水环境、固体废话物处理情况、噪声和辐射环境、园林绿地等城镇生态环境要素，自1986年以来，特别是在“九五”期间的变化情况，对全省城镇的整体生态环境状况及变化趋势做出简要的评价和初步预测。     

利用GPS信号源进行干涉法测量

利用GPS卫星信号源进行干涉测量是近几年发展起来的新技术。本文叙述了GPS的信号结构及相关分析,提出了利用卫星信号源的三种干涉测量方法,给出了数学模型及有关公式,并进行了定性分析和比较。     

提取山脊线和山谷线的一种新方法

在研究了现有的仅从山脊线和山谷线的几何特性或物理特性的单一方面设计的提取山脊线和山谷线的算法后,提出了一种基于地形表面流水分析与等高线几何分析相结合的提取山脊线和山谷线的方法。该方法把等高线几何分析的方法与地形表面流水模拟分析的方法有机地结合起来,能够克服各自所具有的弊端。实验结果表明,用本文方法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。     

正射影像辅助下的LiDAR点云构建DEM方法

提出了结合两类数据的DEM生成方法,该方法先将原始LiDAR点云自动滤波得出粗略地面点,经数据抽稀后提取地面关键点点集,再利用航迹文件和相机文件进行空三加密生成数字正射影像.在此基础上将粗分类点云与正射影像匹配,在少量人工干预下,对点云进行二次分类获得精确地面点点集,构建DEM.实验结果表明该方法是可行和有效的.     

DEM高程基准转换方法及应用

随着数字高程模型(DEM)在电力行业的广泛应用,电力地图需求部门对数字高程模型的要求越来越高.针对在数字高程模型生产中,电力业主方提供的立体模型高程基准不统一的问题,本文提出了基于特征数据的DEM基础转换方法.该方法在进行DEM制作过程中采用先采集特征数据,后转换特征数据高程基准的方式,实现了DEM成果的高程基准的转换...     

基于车载激光点云的高精地图矢量化成图

针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

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。