Filtering airborne LiDAR data by embedding smoothness-constrained segmentation in progressive TIN densification

Progressive TIN densification (PTD) is one of the classic methods for filtering airborne LiDAR point clouds. However, it may fail to preserve ground measurements in areas with steep terrain. A method is proposed to improve the PTD using a point cloud segmentation method, namely segmentation using smoothness constraint (SUSC). The classic PTD has two core steps. The first is selecting seed points and constructing the initial TIN. The second is an iterative densification of the TIN. Our main improvement is embedding the SUSC between these two steps. Specifically, after selecting the lowest points in each grid cell as initial ground seed points, SUSC is employed to expand the set of ground seed points as many as possible, as this can identify more ground seed points for the subsequent densification of the TIN-based terrain model. Seven datasets of ISPRS Working Group III/3 are utilized to test our proposed algorithm and the classic PTD. Experimental results suggest that, compared with the PTD, the proposed method is capable of preserving discontinuities of landscapes and reducing the omission errors and total errors by approximately 10% and 6% respectively, which would significantly decrease the cost of the manual operation required for correcting the result in post-processing.     

露采矿山三维可视化分析应用

针对三维激光扫描技术在数字矿山中应用不足的现状,文章以实现露采矿山的三维可视化及空间分析为目标,研究了矿山点云TIN模型的建立方法及基于离散平均曲率的边折叠简化算法,得到了能快速流畅浏览且保留较多特征的矿山模型,最后给出了模型的基础空间分析功能的实现方法,并通过实验验证了算法的可行性。     

基于地图代数的最小生成树实现方法

本文介绍了最小生成树及其常见的算法,对比栅格算法分析了基于矢量的最小生成树算法的缺点,介绍了地图代数的距离变换和基于地图代数的距离变换图生成Voronoi图、Delaunay三角网,然后根据最小生成树MST是Delaunay三角剖分的一个子集,逐次删掉Delaunay三角网中每个三角形的最长边,从而得到最小生成树,该方法不仅适用于欧氏非障碍空间,同样也适用于障碍空间的情况,解决了以往最小生成树在障碍空间下(尤其是当障碍空间中的障碍是全形态的条件下)难以求解的问题,具有一定的理论意义。     

网格总分并行式Delaunay三角网建模方法

针对大规模点云数据,提出了Delaunay三角网构建的一种算法,算法通过自适应网格空间分割,实现了海量点云数据的规模均衡网格化逻辑分割;对网格内的顶点按距中距离进行排序,通过各网格由外而内的插入法建立三角网;按先总后分的方式优先保障网格之间三角网的生成,避免了分治-综合建模算法复杂而低效的三角网整合过程;建立了网格的拓扑闭包检测机制,针对各个子网格适时启动独立并行的线程对余下的内部点按传统的拓扑插入算法进行独立建模,从而并行高效、由总到分地实现了海量点集数据的三角网建模工作,显著地提高了空间大数据的三角网建模能力。     

面向对象的车载LiDAR点云滤波方法

针对经典的机载LiDAR点云数据滤波方法不适用于车载LiDAR点云数据滤波的问题,该文提出了一种基于点云分割的不规则三角网渐进加密滤波方法。首先,剔除粗差;然后,进行点云分割;最后,以分割对象为基本判别单元,迭代地进行地面对象的识别。采用两个场景的车载LiDAR点云进行滤波实验。实验结果表明,本文滤波方法的总误差明显小于经典的不规则三角网渐进加密滤波方法。     

浅谈延清高速公路1∶2000数字高程模型制作

随着计算机技术的不断发展,数字高程模型应用越来越广泛,在测绘领域发挥着越来越重要的作用,具有广阔的应用前景与潜力。本文阐述了数字高程模型的生产方法、数字高程模型生产注意事项及DEM原始数据采集误差来源。     

基于Hash函数的TIN拓扑关系重建

STL模型是CAD、景观造型器等图形处理软件中常用的三角形网络文件格式,该文件由于不带有三角形的拓扑关系,使其不便与GIS中的地形模型(如TIN)进行叠置分析等操作。提出一种基于Hash函数的STL模型的三角形拓扑重建算法,讨论Hash函数设计和评价,给出基于Hash函数的TIN拓扑重建算法和拓扑检查方法,并通过实例对该算法进行验证。     

一种基于凸包的Delaunay三角网算法设计

Delaunay三角网算法的设计与研究对DTM的建立有着重要的作用,本文在分析已有三角网算法的基础上,根据逐点插入算法的思想与凸包算法相结合,提出了自己的算法:先绘制凸包,然后构建初始三角网,最后用LOP方法整体优化。该算法尽可能的减少了对一条边的优化次数,从而提高了算法的运行效率。     

VB环境下不规则三角网的算法设计与实现

本文对不规则三角网生长算法实现的研究,利用了VB强大的可视化用户界面及其编程语言的灵活性及简单易懂特点,基于各行业对于DEM的需要,开发出一种利用VB6.0语言生成基于生长算法的不规则三角网,结合数据库强大的数据存取、编辑、查询功能,共同实现离散点的管理和三角网的构成。     

面向大场景三维可视化的高精度地形数据组织

本文在分析地形数据的组织方式和LOD模型实现方法的基础上,对于大场景高精度地形数据提出了基于不规则三角网的离散LOD组织存储思路。在不规则三角网数据块的构建及接边、高精度数据的不规则LOD树与普通数据的LOD树的融合等方面做了具体研究,为大场景高精度地形数据的组织存储提供了参考。