滨岸缓冲带削减非点源污染试验研究

滨岸缓冲带（riparian buffers）是土地处理技术的一种，试验采用灌草结合的滨岸缓冲带修复技术研究其对非点源污染削减作用，于西丽水库两块岸边菜地为试验地块，选择5种植被品种进行试验，共进行九组不同植被、不同土地结构和不同土壤类型组合试验，试验从博被组命、土壤组合方案、漫流方式、景观作用进行比较分析。     

闽江口潮滩湿地微地貌变化对重金属富集特征影响研究①

以闽江河口琅岐岛潮滩湿地沉积物柱状样品(0～20 cm)为研究对象,分析不同地貌单元沉积物Cu、Fe、Mn、Ni、Pb、Zn、Rb、Sr、Zr、Cr十种重金属元素富集特征,结果表明,高、中、低潮滩沉积物在8～12 cm深度处都有明显重金属富集现象。中潮滩表层沉积物重金属有明显富集,而高潮滩并没有表现出这一特征,低潮滩Cu、Rb、Sr、Zr、Cr五种元素也有此特征表现。对潮滩不同地貌单元沉积物重金属平均含量进行对比分析,发现重金属分布并没有表现出明显垂岸分带规律。     

基于LiDAR的测高数据制作DEM方法探讨与研究

机载激光雷达它集成了激光测量、高精度惯性导航（IMU）和GPS全球卫星定位、数码相机四项技术设备.是通过同步获取激光回波信息、机载GPS信息、机载IMU（惯性导航装置）信息和测区内GPS基站观测数据,经过专业预处理软件差分计算后生成高精度的激光点云数据和影像数据.根据需求,在相关后处理软件平台下,生成高精度的数字地表模型DTM、DEM及DOM.     

滨岸缓冲带脱氮性能试验研究

为了摸清整个滨岸缓冲带系统的脱氮效应及各类型滨岸缓冲带在系统中的作用,通过工程尺度的现场试验,研究了一定浓度污染负荷冲击下滨岸缓冲带各区TN、NO-3-N、NO-2-N和NH+4-N的净化机理。结果表明:农田是湖泊、水库水体非点源污染物的重要源头,其他不同形式的植被过滤带可以有效地聚集、吸收污染物。其中,乔草复合过滤带比单一草本过滤带具有更好的氮素去除效果,乔草复合过滤带中TN、NO-3-N、NO-2-N和NH+4-N质量浓度消减率分别为84.21%、51.61%、17.61%和71.98%,而单一草本过滤带只是37.44%、49.60%、6.72%和74.45%,芦苇植物为主的挺水植物过滤带对农业非点源污染可以起到很好的防治作用,TN、NO-3-N、NO-2-N和NH+4-N质量浓度消减率为82.77%、36.40%、37.82%和74.54%。     

基于LiDAR点云的建筑物检测方法研究

提出了一种基于三角面元的LiDAR数据建筑物检测方法.首先对点云数据构建不规则三角网,然后根据三角面元的特征信息对其进行分类,接着利用面元之间的邻接关系对其进行聚类,最后对聚类点云进行跟踪得到建筑物的轮廓.以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的城区LiDAR点云为实验数据进行建筑物检测试验.与以点云或分割块为处理基元的检测方法相比,该方法能够更加准确地提取建筑物轮廓,正确率可达96%,完整率可达85%.     

基于数学形态学的机载LiDAR采煤区沉陷信息提取

由于采煤沉陷过程复杂和地表地形影响,机载LiDAR在采煤区沉陷监测中不可避免地存在噪声数据,高密度LiDAR点云中存在的噪声容易导致提取的沉陷等值线出现锯齿、毛边和多边形碎屑等问题。将数学形态学算法格网初始值的判定方式进行改进,传统数学形态学算法选择格网内最低点高程作为格网值,改进算法对格网内所有高程值进行平面拟合,将拟合值作为格网初始值。在采煤沉陷信息提取过程,增加对地面点云的改进数学形态学算法处理,降低噪声数据对地面DEM的影响,提高沉陷DEM精度和沉陷等值线完整度,试验对比分析确定算法最优参数(格网大小为3.5 m,结构元素尺寸为3 m)。最后,采用该方法对研究区数据进行处理,获取研究区沉陷DEM,并进行数据分析挖掘,获取地表下沉范围、下沉等值线、下沉面积等。结果表明：改进算法既保证原始的地形特征和精度,又可消除沉陷等值线中出现的噪声问题,为开采沉陷预计及采后环境评估提供支撑。     

基于地面LiDAR点云的北川县城震害建筑物提取研究

北川县城在汶川地震后变成一片废墟,本文以北川县城扫描获取的地面激光雷达数据为实验数据,在介绍地面LiDAR点云基本特征、面向对象方法思路的基础上,将面向对象方法引入到地面LiDAR点云建筑物提取中,从而实现了震害建筑物的自动提取。通过对比分析插值生成的特征的不同,构建适合于LiDAR点云震害建筑物提取的特征规则集,基于面向对象方法对北川地震遗址地面LiDAR数据进行震害建筑物识别,对结果进行分析,震害建筑物提取总体精度达92.3%,Kappa系数为0.873,提取精度满足地震遥感应急评估的需求,为震害评估增添新的可用遥感数据源。     

基于Terrasolid系列软件的机载LiDAR数据后处理

阐述了机载LiDAR系统的发展情况以及该系统的基本组成、工作原理和应用领域,针对激光数据的特点,介绍了Terrasolid系列软件进行激光点云分类、制作数字高程模型DEM和数字正射影像DOM的数据后处理的方法。     

影像辅助下基于地面LiDAR的建筑物特征精细提取方法

面向建筑物精细建模,探讨了在影像辅助下基于地面Li DAR的建筑物几何特征精细提取方法.首先在基于梯度方向进行建筑物特征初步提取的基础上,引入建筑结构完整性约束规则,进行了特征边缘线段合并与角点处特征线的闭合处理.然后利用影像与Li DAR点云配准关系将建筑物影像特征线映射到三维点云空间,即获得影像三维空间坐标.在此辅助下,最后通过估算点云法向、曲率,得到精细的几何特征,从而更好地表达地理场景中的建筑物.研究实例表明,本文的特征提取方法严谨可靠,能有效提高点云特征提取的效率和精度.     

城市滨水湿地景观的营造--基于上海炮台湾湿地公园、浦东世博公园和外滩滨水区改造项目

结合对上海炮台湾湿地公园、浦东世博公园和外滩滨水区的调研分析,该文探讨了从“生态条件、使用功能、景观形态”这三个重要方面深入挖掘和利用滨水湿地自身的地理、景观、文化、发展的内涵,趋利避害,充分发挥景观设计特点,打造独特的、生态的、具有先进理念和最新技术的“既好看又好用”的滨水湿地景观。     

多核计算环境下的LiDAR数据DEM内插方法研究

为了分析并提高在多核计算环境下大数据量激光雷达数据内插DEM效率问题,利用多线程技术,设计了在多核计算环境下DEM分块内插并行算法,讨论了并行算法的流程和技术要点,并实验分析了分块大小和搜索半径对并行算法的加速比影响.实验表明:在分块较小时,加速比与核数具有线性增长关系;而内插搜索半径越大,加速比越小,但影响不十分显著.总体上,多核并行算法一定程度上提高了DEM内插效率,但是会受到计算机内存速度的限制.     

LiDAR技术在超高压电力巡线中的应用

通过与传统电力巡线方法进行对比,介绍了LiDAR技术在超高压电力巡线中的应用,以及采用LiDAR技术进行电力巡线所能解决的问题.     

机载激光扫描中复杂建筑物轮廓线平差提取模型

建筑物轮廓线提取与规则化是房屋3维重建等处理中的重要步骤,目前大多方法面向多边形规则建筑物轮廓线的提取,而无法适用于包含圆弧轮廓线的不规则建筑物轮廓线提取.针对城市中这一类复杂不规则建筑物,提出一种结构化提取特征点的方法,并判断特征点的属性,对直角处的特征点进行条件平差,优化特征点的位置,而对圆弧处的特征点之间的边界点分段拟合圆弧,以得到平滑的符合实际情况的轮廓线.该方法可有效提取包含圆弧的建筑物轮廓线,最后通过上海陆家嘴地区的建筑物LiDAR(机械激光扫描)数据验证该方法的可行性和提取精度.     

基于LiDAR的城市土地集约利用评价方法研究

城市土地集约利用水平反映了城市土地利用的强度和效率,是城市三维空间布局的藐视指标,关系着如何规划城市土地的用途.LiDAR数据是数字地形模型和三维城市模型的主要数据源.研究提出了基于LiDAR数据自动进行城市土地集约评价的三阶段框架.首先对LiDAR数据进行分类,获取植被、建筑物等信息;接着产生100 m×100 m的评价网格,计算每个网格的三维房地指数和植地指数,进而生成城市土地集约利用评价专题图;最后以Optech获取的江苏徐州的LiDAR数据为例展示评价的效果.     

基于无人机LiDAR的单木生物量估测

单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量。首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较。结果表明：桉树样地树高、冠幅相关性系数R²分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R²分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好。改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R²分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株。CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R²提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株。利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度。     

基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准。     

基于命题逻辑的组件约束检测

针对组件约束数量大、复杂度高的问题，提出了一种基于命题逻辑的组件约束检测算法．通过命题符号化的过程，即通过5个联结词将日常语言中的命题转化成数理逻辑中的形式命题．该算法首次使用受限真值表的概念来描述组件约束，清楚、准确地揭示了软件组织结构、动态行为以及组件之间的转换，通过包含、否定和插入等规则来合并真值表，以解决检测组件约束时存在的冗余与冲突问题，并获得期望行为的最小组件集合，从而保证了组件约束之间相互一致．与基于规则模式表方法相比，所提算法克服了人工检测的不确定性，改善了检测的时间性能，并可将冲突错判率降低大约10％，平均处理时间降低大约33％．