考虑边界约束的DTM三角网模型生成算法研究

无约束的数字地面模型(DTM)空间三角网算法生成的三角网外围边界是一个凸壳,这对于实际区域为凹多边形的区域(如公路弯道)会有较大的模拟失真.文章提出一种改进的算法,通过分析实际边界多边形的精细度影响因素,导出确定区域相邻离散点平均边长的计算方法,进而确定一个边界多边形边长的最大值.以该边长最大值对无约束的三角网外围边界...     

基于混合DEM数据存储结构的三维地形可视化

为了解决三维地形可视化中的海量数据快速高精度渲染问题,基于创建三维地形所使用的两种主要数字高程模型TIN（Triangulated Irregular Network）和GRID,研究了模
型采样点的分布特征、各自优缺点以及存储数据结构,给出了构建混合DEM（Digital Elevation Models）模型的方法,详述了构建混合模型,计算地形复杂度的方法,混合模型的数据结构及三角网生成算法。通过实验说明了混合模型用于三维地形可视化的优势。     

复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法

针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程.     

新型基于激光雷达的主动防撞系统

为解决传统主动安全控制系统人机交互性能较差的问题, 提出了一种全新的基于SICK LMS151 激光雷达的主动防撞系统。该系统采用Freescale MC9S08DZ60 单片机为中央处理器, 具有双执行模式的特点, 既可自身处理数据并控制执行器执行预定操作, 也可作为网关将数据结果通过USB 端口有线传输和无线WiFi 信号两种
传输方式上传到上位机进行处理, 并支持用户远程警戒参数配置。实验表明, 该系统较好地解决了主动安全系统人机交互性较差的问题, 增强了主动安全控制器与用户的互动性。     

风力机双参数机舱传递函数构建方法

自由来流风速是影响风电机组叶片气动性能、运行控制策略、功率特性的重要因素。针对常用机舱传递函数在估算自由来流风速时考虑因素单一的问题,本文以风电机组的能效后评估为依托,借助机舱式激光雷达对自由来流进行测量,结合机组运行状态建立了测风数据的有效性筛选方法;基于曲面拟合的方式研究自由来流风速与同期机舱风速、机组输出功率的相关关系,提出了一种双参数机舱传递函数的拟合构建方法,其拟合优度相对于常用单参数传递函数有了一定程度的提升。采用该方法可降低机组后评估时对遥感测风装置的依赖,为同场区该型号机组能效评估中涉及的自由来流风速获取提供了一种精度较高的工程估算方案。     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。