车载联合机载点云数据的建筑物立面建模

针对建筑物立面几何模型构建的难题,该文提出了一套完整的建筑物立面提取方法。在车载-机载LiDAR点云数据精确配准的基础上,首先提取出机载建筑物的外轮廓线,通过设置轮廓线缓冲区实现立面点云分割,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)平面探测算法探测建筑物主立面,最后结合立面语义规则及面片之间的拓扑关系构建建筑物立面的三维线框模型,实验结果表明,新方法能准确、有效地构建建筑物立面模型。     

车载联合机载点云数据的建筑物立面建模

针对建筑物立面几何模型构建的难题,该文提出了一套完整的建筑物立面提取方法。在车载-机载LiDAR点云数据精确配准的基础上,首先提取出机载建筑物的外轮廓线,通过设置轮廓线缓冲区实现立面点云分割,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)平面探测算法探测建筑物主立面,最后结合立面语义规则及面片之间的拓扑关系构建建筑物立面的三维线框模型,实验结果表明,新方法能准确、有效地构建建筑物立面模型。     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。     

三维激光扫描技术在建筑物立面测量中的应用

由于建筑物立面测量过程中建筑物点云数据存在噪声,致使建筑物立面测量效果较差。使用无人机搭载三维激光扫描仪全方位采集建筑物点云数据,在此基础上,运用奇异值分解法完成建筑物点云数据配准,依据配准结果,使用逐点内插方法得到建筑物深度图像,利用双边滤波Canny算法提取深度图像内建筑物轮廓线,并通过自动计算机辅助设计软件将提取的建筑物轮廓线测制成二维建筑物立面图形,实现建筑物立面测量。实验结果表明：该方法能够精确采集规则和不规则的建筑物点云数据,并且建筑物点云数据配准和建筑物轮廓线提取效果较优良,获得的规则和不规则建筑物立面测量结果均符合工程测量规范要求。     

结合区域增长法和TIN边缘分割的建筑物立面几何特征提取

针对已分割出建筑物立面的点云数据,采用结合主成分分析(PCA)的区域增长法提取建筑物立面的平面特征,并利用结合凸壳算法的三角网轮廓提取算法实现建筑物立面几何特征轮廓边的提取。实验结果表明,该方法可以有效地从密度不均匀的点云数据中提取出建筑物立面几何特征。     

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。     

基于机载LiDAR点云的建筑物多细节层次建模方法

机载激光雷达点云（LiDAR）重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次（LOD）模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型（DEM）,对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法（Alpha shape）提取建筑物边界,利用通用图优化方法（G2O）对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0....     

一种基于无人机倾斜摄影的高精度单体三维建模方法

传统倾斜摄影测量在同时获取正射和倾斜影像数据时,往往对建筑物低空立面纹理采集不够精细,且多数建筑物或地物模型毗连成片,不利于单独管理与使用。鉴于此,提出了一种高精度单体三维建模方法。首先结合建筑物几何特征和分辨率需求,研究三维环绕式航线设计方案,采集覆盖全局的高分辨率影像数据;然后将倾斜摄影模型的点云划分为虚拟网格,并将每个虚拟网格中的点云视为一个整体,通过设置高差提取建筑立面的点云,经点云分类处理,进一步提取轮廓信息;最后通过提取轮廓线相交三角形,实现单个建筑模型的三维构建。结果表明,该方法能自动、高效地单体化构建倾斜摄影建筑模型,对工程建设与发展具有一定的应用价值。     

利用原始激光雷达点云数据提取渐进式建筑物轮廓线

建筑物是城市三维建模的重要元素,其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点;然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云;进一步提取建筑物轮廓点,并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点,以此简化并拟合建筑物轮廓线;最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明,该方法大大提高了点云处理的效率和精度,可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小,距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。     

一种计算机辅助设计数据与GIS数据转换方法

针对GIS数据与计算机辅助设计(CAD)数据之间的差异性,以及现有转换方法存在的问题,该文提出了一种计算机辅助设计数据处理方法——采用空间数据操作引擎(FME)和Arc Map联合使用的方法。该方法能够较好地解决计算机辅助设计数据向GIS数据转换的难题,实现了对计算机辅助设计数据的批量转换和处理。以某市的地形图为数据源进行实例论证,实验结果显示运用该文所提方法能够更好地处理计算机辅助设计数据,为计算机辅助设计地形图的转换提供了可行的方案;特别是对转换出来的数据进行了拓扑重建、附属性值以及多边形数据分类处理,能够更好地保持数据的精度和完整性,更有利于数据的入库。     

Three dimensional data structure and data model

3D GISs were developed simultaneously in the late 1980s in a number of different disciplines.The development of these 3D GISs can not yet meet all needs for new representations and analytical tools in 3D envir onments.In this paper,the data structures,especially solid-based data representa tions are introduced.Then,a typical object-oriented data model is put forth to show a new data model.And at last,two data access methods are proposed to make the data model clear.     

数传通道遥测数据处理方法研究

天绘卫星在轨运行期间, 星务数据存储模块负责存储整星遥测数据, 并协同相机数据通过数传通道传到地面。本文根据数传通道遥测数据的格式, 提出一种处理遥测数据的方法, 该方法从地面站接收数传通道下传数据, 提取出整颗星遥测数据, 并通过电气地面支持设备对在轨遥测数据进行处理, 便于后期对整星遥测数据的分析。     

Controlling data uncertainty via aggregation in remotely sensed data

Aggregation may be used as a means of enhancing remotely sensed data accuracy, but there is a tradeoff between loss of information and gain in accuracy. Thus, the choice of the proper cell size for aggregation is important. This letter explores the change in data accuracy that accompanies aggregation and finds an increase in image thematic accuracy with increasing cell size, resulting from 1) reduction in the impact of misregistration on thematic error and 2) mutual cancelation of inverse classification errors occurring within the same cell. A model is developed to quantify these phenomena. The model is exemplified using a vegetation map derived from an aerial photo. The model revealed a major reduction in effective location error for cell sizes in the range of 3-10 times the size of mean location error; reduction in effective classification error was minor.     

基于元数据的科学数据汇交研究

科学数据共享过程中如何把国家设立的科学技术研究项目的数据汇交上来,形成数据仓库,是实现科学数据共享的前提。本文根据国内科学数据的调研结果,提出了科学数据汇交系统的总体框架和科学数据汇交平台的设计,详细阐述了数据汇交过程中的工作流程和技术流程,初步设计了汇交网络体系的结构和功能。     

Integration and Sharing of Geo-spatial Data Based on Data Engine

Through analyzing the principle of data sharing in the database system, this paper discusses the principle and method for integrating and sharing GIS data by data engine, introduces a way to achieve the high integration and sharing of GIS data on the basis of VCT in VC , and provides the method for uniting VCT into RDBMS in order to implement a spatial database with object-oriented data model.     

基于NetCDF数据模型的海洋环境数据三维可视化研究

针对海洋环境数据多维、多格式及动态性等特点,本文在全面分析NetCDF数据模型的原理、数据组织及其调度方法的基础上,基于大范围三维虚拟场景,设计了符合NetCDF标准典型海洋环境要素的三维动态渲染模型,实现了海洋环境要素数据的三维动态可视化表达与分析。实验表明,本文方法为复杂海洋现象的表达、变化规律分析以及趋势预测等研究提供强有力的可视化辅助工具。     

Contrast enhancement of landsat data on multispectral data analysis system

Contrast enhancement, one of the image processing techiques, is developed on the Multispectral Data Analysis System (MDAS) for enhancing the LANDSAT data. The purpose of image processing for enhancement is to improve the obscure objects data in the image to stand out more readily for good sensing to the human eye. It is observed on MDAS that some of the LANDSAT scenes when examined on the color display, give inadequate information for the required objective of interpretation. This is due to poor tonal contrast in the scene because of prevailing climatological conditions at the time of satellite pass over that area. Also, the LANDSAT data usually occupy a small subset of the total brightness range 0–127. To provide optimal contrast and variation for color compositing, contrast enhancement may by performed on the data before going to trie information processing (categolization) on the landsat scene. This paper describes the algorithms of parametric linear and non linear contrast enhancement techniques. A typical example to differentiate the degree of salinity in the soils was tested with the suggested algorithms and the results are tabulated in the form of photographs. The test area is selected from Haryana (frame no. 158-040 dated 2nd May, 1977) for testing the algorithms. The enhancement software developed on the MDAS stretches all the four Landsat bands and generates an output tape with the format similar to LANDSAT computer compatible tape (CCT). The stretched results of 5 and 7 bands are displayed in this paper. A false color composite which appears as on the color displya could also be generated from 4, 5 and 7 bands. The enhanced output was found to be useful for easily categorizing the data into various categories on MDAS.     

Calibration of satellite gradiometer data aided by ground gravity data

Parametric least squares collocation was used in order to study the detection of systematic errors of satellite gradiometer data. For this purpose, simulated data sets with a priori known systematic errors were produced using ground gravity data in the very smooth gravity field of the Canadian plains. Experiments carried out at different satellite altitudes showed that the recovery of bias parameters from the gradiometer “measurements” is possible with high accuracy, especially in the case of crossing tracks. The mean value of the differences (original minus estimated bias parameters) was relatively large compared to the standard deviation of the corresponding second-order derivative component at the corresponding height. This mean value almost vanished when gravity data at ground level were combined with the second-order derivative data set at satellite altitude. In the case of simultaneous estimation of bias and tilt parameters from ∂² T/∂z ²“measurements”, the recovery of both parameters agreed very well with the collocation error estimation. Received: 10 October 1996 / Accepted 25 May 1998