顧及地物類別的lidar數(shù)據(jù)格網(wǎng)化算法研究.doc
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顧及地物類別的lidar數(shù)據(jù)格網(wǎng)化算法研究,顧及地物類別的lidar數(shù)據(jù)格網(wǎng)化算法研究1.72萬字61頁(yè)原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)摘要 機(jī)載激光雷達(dá)是一種新型的快速獲取地表信息的主動(dòng)式遙感技術(shù),具有非接觸、高效率等其它傳統(tǒng)遙感技術(shù)所無法比擬的優(yōu)點(diǎn)。目前該技術(shù)已廣泛應(yīng)用到城市測(cè)量、電力線勘測(cè)、森林管理、海岸線保護(hù)及地質(zhì)災(zāi)害檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。通過lidar所獲取的原始點(diǎn)...
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顧及地物類別的LiDAR數(shù)據(jù)格網(wǎng)化算法研究
1.72萬字 61頁(yè) 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘 要
機(jī)載激光雷達(dá)是一種新型的快速獲取地表信息的主動(dòng)式遙感技術(shù),具有非接觸、高效率等其它傳統(tǒng)遙感技術(shù)所無法比擬的優(yōu)點(diǎn)。目前該技術(shù)已廣泛應(yīng)用到城市測(cè)量、電力線勘測(cè)、森林管理、海岸線保護(hù)及地質(zhì)災(zāi)害檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。
通過LiDAR所獲取的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后可以獲得DSM模型,而高精度的數(shù)字DSM模型在城市規(guī)劃、地形三維可視化、道路選線等方面起著極其重要的作用。內(nèi)插算法是生成DSM的核心問題,不同的插值算法直接影響到生成模型的好壞。目前的內(nèi)插算法沒有考慮點(diǎn)云數(shù)據(jù)類別,在地物邊界處容易帶來較大的內(nèi)插誤差。本課題主要研究顧及地物類別的點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插算法尋求一種精度更高的生成格網(wǎng)DSM模型的方法。具體內(nèi)容如下:
1.介紹LiDAR原理和DEM基本知識(shí)。
2.介紹目前常用的數(shù)據(jù)內(nèi)插模型,著重闡述反距離加權(quán)內(nèi)插法。
3.研究顧及地物類別的格網(wǎng)化內(nèi)插算法,在反距離權(quán)內(nèi)插法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。
4.采用C++實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)格網(wǎng)化程序并將插值后數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)一同在surfer和ArcScene軟件中顯示,比較其異同。
關(guān)鍵詞:LiDAR;內(nèi)插算法;DSM
1.72萬字 61頁(yè) 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘 要
機(jī)載激光雷達(dá)是一種新型的快速獲取地表信息的主動(dòng)式遙感技術(shù),具有非接觸、高效率等其它傳統(tǒng)遙感技術(shù)所無法比擬的優(yōu)點(diǎn)。目前該技術(shù)已廣泛應(yīng)用到城市測(cè)量、電力線勘測(cè)、森林管理、海岸線保護(hù)及地質(zhì)災(zāi)害檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。
通過LiDAR所獲取的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后可以獲得DSM模型,而高精度的數(shù)字DSM模型在城市規(guī)劃、地形三維可視化、道路選線等方面起著極其重要的作用。內(nèi)插算法是生成DSM的核心問題,不同的插值算法直接影響到生成模型的好壞。目前的內(nèi)插算法沒有考慮點(diǎn)云數(shù)據(jù)類別,在地物邊界處容易帶來較大的內(nèi)插誤差。本課題主要研究顧及地物類別的點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插算法尋求一種精度更高的生成格網(wǎng)DSM模型的方法。具體內(nèi)容如下:
1.介紹LiDAR原理和DEM基本知識(shí)。
2.介紹目前常用的數(shù)據(jù)內(nèi)插模型,著重闡述反距離加權(quán)內(nèi)插法。
3.研究顧及地物類別的格網(wǎng)化內(nèi)插算法,在反距離權(quán)內(nèi)插法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。
4.采用C++實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)格網(wǎng)化程序并將插值后數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)一同在surfer和ArcScene軟件中顯示,比較其異同。
關(guān)鍵詞:LiDAR;內(nèi)插算法;DSM
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