基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。     

导航卫星钟差预报的Elman神经网络算法研究

针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务（IGS）提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。     

基于隧道点云特征孔洞修补方法

针对隧道三维激光扫描点云的特征,设计一种基于提取轮廓线进而孔洞修复方法。该方法能够对三维激光扫描点云进行圆柱投影,利用Delaunay三角构网,提出基于隧道表面三角网的孔洞识别方法。并且通过阈值过滤标记潜在谷脊点,并在每个潜在谷脊点的局部邻域内构建紧附于潜在曲面、能反映该点局部几何特征信息的三角网格。最后根据相邻隧道轮廓相似的特点,利用相邻的管片点云对孔洞进行修复该方法能很好的修复孔洞并保留隧道结构细节,并以真实的隧道扫描数据验证算法的有效性和可靠性。     

静力水平监测系统在沈阳地铁一号线怀中区间第三方监测中的应用

主要介绍精力水平系统的工作原理,安装方法,以及在沈阳地铁一号线怀中区间的应用,并根据监测数据绘制了沉降曲线图,以此来分析导致沉降的原因。又与Dini03电子水准仪进行对比,计算得到静力水平系统的实际精度,为以后监测工作提供参考。     

坡度信息的矿石点云分割方法

针对矿石点云分割困难、精度低等问题,提出一种基于矿石堆坡度信息的矿石点云分割方法.首先根据坐标方位角求解出矿石堆不同坡向处的坡度,依据矿石堆坡度信息以及矿石堆坡面凹凸程度确定不同矿石点云裁剪平面;其次利用矿石堆点云与裁剪平面的空间位置关系进行点云裁剪;最后求取前后两次裁剪出的点云边界线,比较两边界线外接矩形的形状相似性确定出相邻矿石点云间的交界线,以提取出的交界线作为矿石点云分割的依据.实验结果表明,该方法能够实现不同形态矿石点云的有效分割.     

基于Sentinel-1A雷达影像地表覆盖信息提取研究

为提取不同类别地表覆盖信息,本文利用Sentinel-1A双极化星载合成孔径雷达影像,使用Cloude极化分解方法获得雷达卫星探测到的地表目标散射机制信息,并以由散射熵H和α角所构成的特征空间中不同地表覆盖区域所对应的不同散射机制区域为基础,划分监督样本并结合Wishart迭代监督分类方法以及SVM分类方法进行地表覆盖信息提取,结果显示,根据H-α特征空间进行的监督分类方法中H/α-Wishart分类方法精度评价Kappa系数为0.804,H/α-SVM方法Kappa系数为0.827,两种不同方法的地表覆盖分类结果都能够达到较高的分类准确性,说明根据H-α特征空间进行地表覆盖信息提取是有效、可行的分类方法.     

顾及POI与土地利用数据的城市功能区划分

城市功能区划分是落实智慧城市用地政策和用地开发管控的重要前提和基础,科学探测其分类及分布,对于支撑智慧城市空间规划具有重要作用.针对现有方法在功能区划分时受限于格网或者路网的束缚,易出现POI权重设置不科学及划分不精确的问题,提出一种基于聚类分析确定主体功能单元下的功能区划分方法.首先,基于POI数据,综合利用KD-T...     

基于光学遥感和微波遥感的土壤水分反演模型研究

选用2020年5月17日Sentinel-1和Landsat 8影像数据,结合田间人工测墒数据,以辽宁省朝阳市为例,分别利用植被温度指数法和光学协同微波遥感反演算法反演土壤水分,构建高精度土壤水分预报模型。结果表明：基于光学遥感的植被温度指数(TVDI)不能较好反演农田土壤水分;微波反射能够较好反馈土壤水分的空间变化,Sentinel-1雷达数据VV极化对土壤水分的拟合精度(R²=0.71)优于VH极化(R²=0.27);基于全球植被水分指数(GVMI)改进的水云模型效果最优(R²=0.80)。利用微波和光学遥感协同反演,能够反演得到高空间分辨率、高精度的农田土壤水分数据,有助于农业干旱的监测。