基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究.docx
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基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究标题:基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究摘要:机载LiDAR点云数据在数字地形模型(DTM)生成中起着至关重要的作用。然而,由于点云数据中存在噪声和离散点,传统的DTM生成方法存在困难,导致DTM的精度和准确性不可避免地受到影响。本文提出了一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM的方法,该方法通过对点云数据进行分割和滤波,有效地提高了DTM的生成精度和准确性。通过与传统方法的实验对比,验证了该方法在DTM生成中的优越性。关
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基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究的任务书任务书任务名称:基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究任务目的:该任务旨在研究基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM(DigitalTerrainModel)方法,以提高空间数据采集和处理的效率和精度。该方法可用于测绘、地质勘探、城市规划等领域。任务内容:1.研究机载LiDAR点云数据的采集原理与技术,了解分割和滤波的基本概念与算法。2.基于激光数据和应用场景的需求,设计适合的点云分割方法,并优化算法提高准确率,确保数据
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基于机载LiDAR点云数据滤波方法研究随着无人机技术的飞速发展和机载激光雷达技术的广泛应用,机载激光雷达点云数据成为了获取高精度三维地形地貌信息的主要手段之一。然而,机载激光雷达点云数据通常存在噪点、杂点等不良影响,这对数据的精度和可靠性造成了一定的影响。因此,点云数据滤波方法的研究及应用显得尤为重要。一、LiDAR点云数据滤波的意义机载激光雷达点云数据通常由成千上百万个点组成,包括地面、建筑、树木、电线杆等多种类别的物体。而在实际应用过程中,一些不良影响如多次反射、大气干扰、地面杂物等会引入一些特殊的噪
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滩涂机载LiDAR点云数据滤波方法研究标题:滩涂机载LiDAR点云数据滤波方法研究摘要:滩涂是自然环境中常见的地貌形态,其特殊的地理环境对于地理测量和地图制作工作提出了极大的挑战。近年来,机载LiDAR技术在滩涂测量中广泛应用,但是受到噪声和杂乱点的干扰,准确提取地面特征较为困难。本文旨在研究滩涂机载LiDAR点云数据的滤波方法,提供一种提高地面数据提取精度的解决方案。关键词:滩涂,机载LiDAR,点云数据,滤波,地面特征提取一、引言滩涂地貌具有复杂多变特性,常常被水蒸汽、河流以及潮汐等因素所影响。传统测
基于深度学习的机载LiDAR点云滤波方法研究.docx
基于深度学习的机载LiDAR点云滤波方法研究摘要:机载LiDAR点云数据在地理信息系统、城市规划、三维建模等领域有着广泛的应用,但点云数据存在着密度不均匀、噪声点、离群点等问题。本文提出了一种基于深度学习的点云滤波方法,利用卷积神经网络实现点云的自适应滤波处理。实验结果表明,该方法能够有效地滤除噪声点和离群点,提高了点云数据的质量和精度。一、引言机载LiDAR点云数据是一种重要的地理信息数据,被广泛应用于城市规划、交通管理、环境监测等领域。然而,由于数据采集方式和设备的限制,点云数据存在很多问题,包括噪声