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81.
日本数值预报格点资料介绍及处理的几个技术问题   总被引:3,自引:0,他引:3  
张建海  朱健  张寒 《浙江气象》2005,26(2):29-33,36
主要介绍了日本数值预报格点资料以及资料下载、解压、格式转换、图形生成等业务化处理过程中的关键要点和技术细节,半年多的业务运行表明,日本数值预报格点资料具有较高的应用价值.  相似文献   
82.
精准空间划分是实现室内语义建模与拓扑结构重建的重要基础。三维点云作为常用的室内空间数据载体,如何基于三维点云进行室内空间语义信息提取与规则化具有重要意义。本文提出了一种基于形态学分割方法实现室内场景的分割,并结合矢量规则化方法完成分割场景的规则化。首先,基于区域增长算法与线性拟合方法提取空间分割要素,通过平面投影生成二进制影像,进而利用距离变换和分水岭算法完成空间分割;然后,对空间分割要素进行线性拟合,进行室内空间格网划分,采用矢栅叠加方法实现空间要素规则化;最后,通过4组实际场景(包含3组ISPRS数据集及1组实际场景采集数据)进行数据验证。试验结果显示,本文提出的室内空间分割与规则化方法可以准确快速地完成室内空间要素的提取。  相似文献   
83.
针对常规桥梁挠度变形分析方法仅能获取有限数量离散监测点的几何变形,且存在自动化程度低、效率低、局限性大的问题,本文提出了一种基于点云数据的桥梁挠度变形分析方法。首先通过地面三维激光扫描仪获取桥梁变形体上的点云数据,经过精确配准,获取可靠点云数据。然后利用滑动窗口法得到桥梁线形,并通过两期线形叠差分析得到桥梁挠度变化。最后以跨度40 m+65 m+40 m的连续钢构桥实体工程为试验对象,利用本文方法发现该桥梁存在最小值为8 mm、跨中最大值为17.5 mm、平均值为14.9 mm的挠度变形。结果表明,该方法理论严密、计算效率高、简单实用。研究结果对三维激光扫描技术在变形监测领域的深度应用有重要借鉴意义。  相似文献   
84.
针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。  相似文献   
85.
提出了基于坡度对陡坡林区LIDAR点云数据滤波的预处理算法,结合迭代最小二乘滤波方法改进了滤波效果,实测数据表明,有效地降低了第一类误差和第二类误差。  相似文献   
86.
在对变形体进行监测的时候会得到一系列不同时间的观测结果,比如对滑坡的位移监测,得到一系列的坐标,通过与首期观测数据的比较可获得变形量,然而测量中不可避免的含有误差,如何将变形信息和观测噪声分离是一个需要解决的问题。本文在变形是一个连续过程的假设下,以给定的验前方差为约束条件,通过三次连续逼近样条函数建立变形曲线,达到变形信号与噪声分离的目的,文中通过对某滑坡多年监测数据的分析验证了该方法的可行性。  相似文献   
87.
地面三维激光扫描地形测量数据粗差剔除算法及实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文基于地面三维激光扫描技术用于地形测量时点云数据的特点,得到引起结果存在粗差的障碍物上的点云具有坡度大于实际地形上坡度的特征,并据此提出了一种实用的粗差提取算法。对算法的原理、实现过程和其中重要参数的确定进行了分析,并编程实现了算法。最后,应用实例对粗差提取效果进行了检验,证明了算法的可行性和可靠性。  相似文献   
88.
从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的一般步骤。  相似文献   
89.
地理国情普查是国务院部署的重大项目,其中,第一次全国地理国情普查标准时点核准工作于2015年正式启动。面对多源的卫星遥感数据,对于影响因素复杂区域很难实现影像的自动纠正,因而,本文主要介绍了利用PixelGrid软件进行单景影像几何纠正的方法,为其他项目的困难区域影像处理提供参考。  相似文献   
90.
将RANSAC算法与传统相似变换模型相结合,并验证其在隧道控制网中的稳定性.首先,求解变换参数时,利用RANSAC算法初步筛选相对稳定点;然后,再通过相似变换模型对稳定点进行计算,得到正确的变换参数和各网点位移;最后,通过T检验法对控制网进行稳定性分析.通过模拟试验和实例分析,与传统相似变换模型、迭代加权相似变换模型计...  相似文献   
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