DLG图形坐标系转换的探讨

通过对DLG图形中的图元坐标信息进行提取、转换、更新,实现了DLG图形的坐标系转换。对于日常工作中常常遇到的DLG资料坐标系与实际要求不一致的问题,能解决小批量DLG图形坐标系的转换,操作方便快捷,成本低。     

AutoCAD在测绘中的应用

介绍了AutoCAD软件的特点,讨论用AutoCAD实现数据到图形的自动转换、图形到数据的自动转换、用LISP程序实现图形的批量编辑、用LISP语言开发新的功能函数。最后,介绍了图形坐标还原、方位旋转及换带处理和GPS点、导线点、图根点展点在分幅图上的应用。     

AutoCAD在测绘中的应用

介绍了AutoCAD软件的特点,讨论用AutoCAD实现数据到图形的自动转换、图形到数据的自动转换、用LISP程序实现图形的批量编辑、用LISP语言开发新的功能函数。最后,介绍了图形坐标还原、方位旋转及换带处理和GPS点、导线点、图根点展点在分幅图上的应用。     

图形数字化系统（GDS）的组成与功能

图形数字化即是将既有图形信息转换成数字式的数据，并将这些数据以文件的形式存放在计算机里，以便数据库管理和绘图程序调用。本文介绍了一个图形系统（ＧＤＳ），它除具有直接取点数字化的功能外，还具有坐标定位与转换数字化、图形显示与绘制、图形数据显示与打印及多边形面积与周长计算等功能。     

AutoCAD在桥梁工程测量中坐标计算的应用

提出一种利用AutoCAD的坐标展点、转换以及三维图形的坐标点查询功能在工程测量计算中的应用方法,并成功的实现了重庆菜园坝长江大桥主桥桩基及异形块、Y型刚构等的坐标计算。     

对常用大地坐标系间坐标转换方法的评价

常用坐标系间的相互转换对于现代工程应用有着十分重要的意义。实现坐标转换,需要若干公共已知点。然而,实际工程应用中,公共已知点的坐标信息一般难以获取,尤其是点的高程信息。针对该问题,本文利用实际数据,比较分析了在公共点无高程信息时,常用大地坐标系间坐标转换的4种方法（四参数法、多项式拟合法、高程迭代法、改化坐标法）在转换精度和其他方面的优劣。结果表明,4种方法都有着比较高的转换精度,而改化坐标法有着无需分带、单次迭代、仅需3个公共点、精度较高、精度指标一致的综合优势。     

AutoCAD数据的坐标系统转换方案研究

提出了进行AutoCAD数据坐标系统转换的新方案。该方案利用AutoCAD数据区域内的、在两个不同坐标系统中的公共点坐标值,求得该区域的七参数,然后在Visual Studio环境中,加载AutoCAD提供的类库,利用七参数解求图形在新坐标系统中的坐标串,形成一个新的AutoCAD数据文件。本方案操作简便,转换效率高,精度好。     

基于转换异常场的GPS坐标转换技术

针对目前GPS坐标转换中存在的问题,结合测量作业的实际,借鉴重力测量中异常场的思想,提出基于转换异常场的GPS坐标转换技术,通过一组实测数据计算分析,可以发现转换参数精度以及公共点的图形结构强弱对最终的转换结果影响不大,而且还具备粗差探测能力.     

基于多项式拟合模型的规划与地形图数据坐标转换方法研究与实现

针对地方坐标系与国家坐标系之间中央子午线经差较大可能导致其坐标转换时残差偏大的情况,本文从坐标模型选择、参数计算、图形数据转换等方面进行技术方法研究,并基于VBA结合Visual LISP开发了坐标转软件,实现AutoCad图形数据批量、自动、快速坐标转换处理,大幅提高了生产效率。     

全局测量空间转站测量数据整体平差方法北大核心CSCD

针对大型结构件全局测量中多测站测量统一坐标系时的误差积累问题,该文以徕卡TM30全站仪测量系统作为测量手段,模拟实施测量方案获取点位坐标信息。基于七参数转换模型,利用Matlab编程,比较分析了作为初步转换法的四元数法、奇异值分解法和罗德里格矩阵法,对比其进行初步转换的精度差异,从而优选坐标转换方法。在初步转换的基础上,分别基于原始观测值和公共点坐标观测值进行整体平差解算,编程实现了全局测量中各公共点误差及各站坐标转换总误差的计算与分析。最后,对两种整体平差方法的优缺点进行了讨论分析,指出在实际工程中可综合应用两类整体平差方法的技术优势,以最大限度地减少误差积累,提高整体测量精度。     

一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法

从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。     

保持空间分布特征的群点化简方法

群点目标隐含的空间结构化信息是空间分布分析、地图综合感兴趣的内容。对群点目标分布的信息内容区分为存在性、度量结构与拓扑结构，在Delaunay三角网及其对偶Voronoi图模型上对工量结构定义4个在量；分布范围、分布密度、分布中心及分布轴线，顾及视觉识别Gestalt邻近原则，运用三角形“剥皮”法，确立了非凸多边形所表达的群点分布范围，运用图像灰度表达群点分布密度并通过图像处理方法提取分布中心。建立了Voronoi图动态重建进行群点化简的方法，该方法通过边界点和内部点的分开处理，较好地保持了4个空间分布特征。     

基于特征约束的点云简化算法研究

针对传统的点云简化算法导致特征区域容易丢失的问题,提出了一种新的基于特征约束的点云简化的算法。首先对散乱点云用KD—TREE建立起空间拓扑关系,在此基础上建立起单个点的K-邻域。然后对K-邻域内建立起最小二乘平面,设定合理的阈值来度量数据点的重要性。依据特征点的分布估算每个点的简化距离阈值,以此为基础对每个点进行自适应简化。实验证明该算法能满足在点云数据简化过程中检测并保留特征点的要求。     

广义点摄影测量在建筑物立面轮廓重构中的应用

采用广义点摄影测量理论对建筑物立面框架轮廓进行重构。广义点是对当代线摄影测量以及无穷远点（灭点）理论的升华。实验结果表明,采用线面基元进行立面重构相比于经典的点云重构方法,不仅简洁、高效,还能获得清晰的三维边缘轮廓,且自动化程度较高。     

基于八叉树与KD树索引的点云配准方法

针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。     

点云信息提取研究进展和展望

点云是目前摄影测量、遥感、计算机视觉等多个领域广泛应用的数据源之一,而信息提取是点云处理、分析和应用的必经环节。为此,学术界已经提出了大量点云信息提取方法。本文从基元类型、提取特征、特征选择与分类器等3个视角概括了点云信息提取的相关研究现状,总结出点云信息提取存在的5个主要问题,点明了点云信息提取的6个主要发展趋势,并着重介绍了"融合多基元的点云信息提取范式"。     

点源理论目标的概念和应用

从认识世界对地观测的本源出发，提出了空间信息的理论目标的概念模型——点源系统(PRS)，其根据综合信息场观点和离散目标观点来认识和处理原始混合的对地观测图像信息(RGIS)，可以根据不同尺度的点源，获取具有明确边界和位置属性的目标物体信息。并实现了该模型的几个应用工具——点源尺度变化模型、点源检索模型、点源位模型，完成海量数据信息提取和信息处理直至形成信息库存贮和检索的过程。     

精密单点定位技术在GPS辅助航空摄影中的应用研究

简单介绍了精密单点定位技术,并进行基于精密单点定位的GPS辅助空中三角测量试验,分析并比较了空中三角测量方法的加密精度,得出了基于精密单点定位的GPS辅助摄影进行大比例尺航测成图时新的像控布点、像控测量以及GPS辅助空中三角测量加密的方法。     

顾及密度对比的多层次聚类点群选取方法

在语义信息缺乏的情况下进行点群选取是制图综合的难点之一。提出了一种新的通过多层次聚类进行点群选取的方法。首先,针对k-means聚类算法的不足,利用改进的密度峰值聚类算法实现点群自动聚类,主要表现为用基尼系数确定最优截断距离及用局部密度和相对距离的关系自动确定聚类中心。其次,提出一种顾及密度对比的选取策略,通过点群多层次聚类,将点群划分成不同等级的簇,确定不同等级的聚类中心,建立点群的层次树结构;依据方根定律计算的选取数量,按照各级别簇的点数比例,自上而下逐层分配待选取点数,确定选取对象,实现点群的自动选取和多尺度表达。对不同分布模式的点群进行实验,验证了该方法的普适性和有效性。     

一种基于全站扫描的特征点自约束点云变形分析方法

为了对大坝、高层建筑、滑坡区、采空区等危险变形体进行变形观测,针对智能全站仪、GNSS测量、三维激光扫描等变形监测技术无法很好地实现变形特征点和点云的综合变形分析问题,提出了基于全站扫描特征点自约束点云变形分析方法,获取变形体的离散特征点和整体点云变形数据,利用特征点形变矢量求取点云至模型的形变量,从而刻画变形体的整体形变信息。试验结果表明,利用本文所提出的方法能够成功计算出点云至模型的形变量,经统计分析,所有点的形变量真误差的期望值为-0.04 mm,结果精度为1.2 mm。试验结果能够反映变形体的整体形变信息,且具有较高精度。