【摘 要】
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DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间
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DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。
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介绍了抗差最小二乘法的原理及其优点,分析了几种常见的权函数;研究了用抗差最小二乘方法(IGG3方案)对天文测量的时间比对数据进行处理方法;最后,用算例说明了抗差最小二乘法对数据处理结果比最小二乘理论+3S法则处理结果精度更高。
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Partial occlusion and fragmented lines will result in the various cases of straight line correspondences, such as one-to-one, one-to-many or many-to-many ones. However, the complex correspondences, su
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建
High-resolution hyper-spectral image (HHR) provides both detailed structural and spectral information for urban study. However, due to the inherent correlation between spectral bands and within-class
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目前空间数据库产品及数据访问技术较多,软件用户进行数据库程序开发,需要手动选择某种数据访问技术来访问特定数据库,步骤繁琐。不同的数据访问技术具有不同的访问函数,软件开发的通用性就较弱。本文介绍了空间数据库通用访问接口技术。接口函数的高度抽象统一,使程序开发更加简便高效。