基于Python的点云分类异常地面点自动探测方法

在应用LiDAR点云数据生产DEM过程中,由于滤波算法的局限性和人工编辑误操作,点云分类过程中会产生影响DEM精度的异常地面点.针对该问题,本文提出了一种基于Python语言的点云分类异常地面点自动探测的方法,通过实践验证了该方法的可行性和有效性,在大规模DEM生产中具有实际应用价值.     

三维LOD简化方法在数字城市中的应用

LOD技术在三维数字城市中可以简化景物的复杂度,提高绘制的算法效率以及绘制的实时性。本文在前人建筑物模型简化理论的基础上,利用一种实用的LOD模型简化方法及相配套的数据生产工艺,为建立高精度和高逼真度的三维城市模型提供了一种技术途径。     

高分七号卫星影像融合中的全色-多光谱配准误差补偿模型

高分七号是中国第一颗面向1∶10 000立体测图的遥感卫星,其后视全色影像与多光谱影像通过融合可以得到最高0.65 m分辨率的多光谱融合影像。但在实际生产过程中,发现融合影像存在局部晕边现象。针对这一问题,分析了高分七号卫星影像的误差来源,并提出了全色-多光谱配准误差补偿模型,包含用于补偿线性误差的线性项、用于补偿子线阵电荷耦合器件安置误差和镜头畸变的分段四次多项式以及用于补偿周期性误差的三角级数项。根据该模型设计了求解模式和复用模式两种融合方案。利用中国广东地区和青海地区的高分七号影像数据进行实验验证,结果表明所提模型可以使融合配准精度由最大0.6多光谱像素提升至约0.07多光谱像素,平面误差小于0.25倍多光谱像素的区域占比由不足50%提升到约98%,完全满足融合影像生产要求。