融合雷達(dá)點(diǎn)云與正射影像的河湖劃界技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-01-18 19:24
針對(duì)河湖及水利工程劃界工作中受測(cè)區(qū)植被密集分布影響,單獨(dú)利用機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)濾波分類(lèi)時(shí),低矮植被點(diǎn)易被錯(cuò)分和誤判為地面點(diǎn),從而影響興趣高程特征線(xiàn)精確提取的問(wèn)題,結(jié)合正射影像光譜信息豐富、地面分辨率高的特點(diǎn),提出一種融合點(diǎn)云與正射影像的管理與保護(hù)范圍線(xiàn)準(zhǔn)確提取方法。通過(guò)南灣水庫(kù)工程應(yīng)用,結(jié)果表明該方法用于河長(zhǎng)制管理與保護(hù)范圍線(xiàn)提取切實(shí)可行,可極大縮短生產(chǎn)周期、節(jié)約生產(chǎn)成本,具有良好的實(shí)用推廣價(jià)值。
【文章來(lái)源】:人民珠江. 2020,41(10)
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
管理范圍線(xiàn)與保護(hù)范圍線(xiàn)
考慮到實(shí)際測(cè)區(qū)多為地貌復(fù)雜,地形起伏較大的山區(qū),植被密集分布,甚至人力難以到達(dá),而管理和保護(hù)范圍線(xiàn)又以遷賠高程線(xiàn)、校核洪水位、10年、50年一遇洪水位線(xiàn)等重要設(shè)計(jì)洪水位線(xiàn)為準(zhǔn),對(duì)高程精度要求尤其高;诖吮疚奶岢鲆环N融合激光雷達(dá)點(diǎn)云和正射影像的管理與保護(hù)范圍線(xiàn)提取方法。該方法首先基于地形坡度信息對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)濾波分類(lèi),初步分離地面點(diǎn)和非地面點(diǎn),然后再基于點(diǎn)云和正射影像的二維坐標(biāo)信息精確配準(zhǔn)融合,利用融合的光譜特征信息剔除殘存低矮植被點(diǎn),獲取高精度的興趣特征線(xiàn),最后根據(jù)實(shí)際需求,加入少許人工干預(yù),快速準(zhǔn)確獲取規(guī)范的管理與保護(hù)范圍線(xiàn)。1 基于A(yíng)LS點(diǎn)云的特征線(xiàn)提取
為進(jìn)一步衡量濾波處理后分類(lèi)點(diǎn)云的精確性,利用GPS_RTK在整個(gè)庫(kù)區(qū)外業(yè)實(shí)地采集了均勻分布檢查點(diǎn)450個(gè),其中裸露及植被稀疏地區(qū)實(shí)地檢測(cè)230個(gè),植被茂密地區(qū)實(shí)地檢測(cè)220個(gè),并分別求得其高程中誤差:裸露植被稀疏區(qū)為±0.066 m,植被茂密地區(qū)為±0.27,部分高程點(diǎn)的精度對(duì)比分析見(jiàn)圖2。其中,植被茂密地區(qū)不能滿(mǎn)足規(guī)定±0.1 m的技術(shù)要求。分析其原因是在已分類(lèi)的地面點(diǎn)中仍殘存有低矮植被點(diǎn)。若直接利用該點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取的興趣特征線(xiàn)(遷賠高程線(xiàn)104.17 m,校核洪水位高程線(xiàn)110.56 m)就會(huì)出現(xiàn)很多零散碎步圖斑,見(jiàn)圖3,影響后續(xù)管理與保護(hù)范圍線(xiàn)劃定的準(zhǔn)確性。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]牤牛河管理范圍劃定研究[J]. 金鶴鳴,繆丹. 水利科學(xué)與寒區(qū)工程. 2020(02)
[2]無(wú)堤防河道管理范圍劃界技術(shù)及分析[J]. 羅姍姍,龍章發(fā),劉慧婷. 水利規(guī)劃與設(shè)計(jì). 2020(03)
[3]面向?qū)ο蠖嗵卣魅诤系乃虬毒(xiàn)目標(biāo)變化檢測(cè)[J]. 張曦,王春林,黃祚繼,董丹丹. 水利信息化. 2020(01)
[4]多源數(shù)據(jù)融合的DIM點(diǎn)云濾波及DEM生成[J]. 馬瑞峰,張力,杜全葉,李旋,劉燕. 測(cè)繪科學(xué). 2020(01)
[5]無(wú)人機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)沙丘特征線(xiàn)信息自動(dòng)提取技術(shù)研究[J]. 宋張亮,高志海,孫斌,秦朋遙,李長(zhǎng)龍. 干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2019(12)
[6]基于優(yōu)化地貌特征和紋理信息的黃土高原溝緣線(xiàn)提取方法[J]. 羅志東,劉二佳,齊實(shí),姚占軍. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]無(wú)堤段河道管理范圍劃界技術(shù)研究與實(shí)例分析[J]. 趙巨偉. 水利發(fā)展研究. 2018(11)
[8]基于特征和規(guī)則的河流水系信息提取研究——以宜昌市河長(zhǎng)制水系信息核查為例[J]. 周曉明. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2018(08)
[9]融合LiDAR點(diǎn)云與正射影像的建筑物圖割優(yōu)化提取方法[J]. 杜守基,鄒崢嶸,張?jiān)粕?何雪,王競(jìng)雪. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(04)
[10]融合無(wú)人機(jī)LiDAR和高分辨率光學(xué)影像的點(diǎn)云分類(lèi)方法[J]. 高仁強(qiáng),張顯峰,孫敏,趙慶展. 南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
本文編號(hào):2985514
【文章來(lái)源】:人民珠江. 2020,41(10)
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
管理范圍線(xiàn)與保護(hù)范圍線(xiàn)
考慮到實(shí)際測(cè)區(qū)多為地貌復(fù)雜,地形起伏較大的山區(qū),植被密集分布,甚至人力難以到達(dá),而管理和保護(hù)范圍線(xiàn)又以遷賠高程線(xiàn)、校核洪水位、10年、50年一遇洪水位線(xiàn)等重要設(shè)計(jì)洪水位線(xiàn)為準(zhǔn),對(duì)高程精度要求尤其高;诖吮疚奶岢鲆环N融合激光雷達(dá)點(diǎn)云和正射影像的管理與保護(hù)范圍線(xiàn)提取方法。該方法首先基于地形坡度信息對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)濾波分類(lèi),初步分離地面點(diǎn)和非地面點(diǎn),然后再基于點(diǎn)云和正射影像的二維坐標(biāo)信息精確配準(zhǔn)融合,利用融合的光譜特征信息剔除殘存低矮植被點(diǎn),獲取高精度的興趣特征線(xiàn),最后根據(jù)實(shí)際需求,加入少許人工干預(yù),快速準(zhǔn)確獲取規(guī)范的管理與保護(hù)范圍線(xiàn)。1 基于A(yíng)LS點(diǎn)云的特征線(xiàn)提取
為進(jìn)一步衡量濾波處理后分類(lèi)點(diǎn)云的精確性,利用GPS_RTK在整個(gè)庫(kù)區(qū)外業(yè)實(shí)地采集了均勻分布檢查點(diǎn)450個(gè),其中裸露及植被稀疏地區(qū)實(shí)地檢測(cè)230個(gè),植被茂密地區(qū)實(shí)地檢測(cè)220個(gè),并分別求得其高程中誤差:裸露植被稀疏區(qū)為±0.066 m,植被茂密地區(qū)為±0.27,部分高程點(diǎn)的精度對(duì)比分析見(jiàn)圖2。其中,植被茂密地區(qū)不能滿(mǎn)足規(guī)定±0.1 m的技術(shù)要求。分析其原因是在已分類(lèi)的地面點(diǎn)中仍殘存有低矮植被點(diǎn)。若直接利用該點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取的興趣特征線(xiàn)(遷賠高程線(xiàn)104.17 m,校核洪水位高程線(xiàn)110.56 m)就會(huì)出現(xiàn)很多零散碎步圖斑,見(jiàn)圖3,影響后續(xù)管理與保護(hù)范圍線(xiàn)劃定的準(zhǔn)確性。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]牤牛河管理范圍劃定研究[J]. 金鶴鳴,繆丹. 水利科學(xué)與寒區(qū)工程. 2020(02)
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[3]面向?qū)ο蠖嗵卣魅诤系乃虬毒(xiàn)目標(biāo)變化檢測(cè)[J]. 張曦,王春林,黃祚繼,董丹丹. 水利信息化. 2020(01)
[4]多源數(shù)據(jù)融合的DIM點(diǎn)云濾波及DEM生成[J]. 馬瑞峰,張力,杜全葉,李旋,劉燕. 測(cè)繪科學(xué). 2020(01)
[5]無(wú)人機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)沙丘特征線(xiàn)信息自動(dòng)提取技術(shù)研究[J]. 宋張亮,高志海,孫斌,秦朋遙,李長(zhǎng)龍. 干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2019(12)
[6]基于優(yōu)化地貌特征和紋理信息的黃土高原溝緣線(xiàn)提取方法[J]. 羅志東,劉二佳,齊實(shí),姚占軍. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]無(wú)堤段河道管理范圍劃界技術(shù)研究與實(shí)例分析[J]. 趙巨偉. 水利發(fā)展研究. 2018(11)
[8]基于特征和規(guī)則的河流水系信息提取研究——以宜昌市河長(zhǎng)制水系信息核查為例[J]. 周曉明. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2018(08)
[9]融合LiDAR點(diǎn)云與正射影像的建筑物圖割優(yōu)化提取方法[J]. 杜守基,鄒崢嶸,張?jiān)粕?何雪,王競(jìng)雪. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(04)
[10]融合無(wú)人機(jī)LiDAR和高分辨率光學(xué)影像的點(diǎn)云分類(lèi)方法[J]. 高仁強(qiáng),張顯峰,孫敏,趙慶展. 南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
本文編號(hào):2985514
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