期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析 被引量：3
1
作者 贝祎轩 陈传法 +3 位作者 王鑫 孙延宁 何青鑫 李坤禹 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期265-276,共12页
机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利... 机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging,OK),径向基函数(Radial Basis Function,RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network,TIN),自然邻域(Natural Neighbor,NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting,IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1)DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2)DEM误差与地表粗糙度存在正相关,随数据密度降低,OK、RBF、IDW所得粗糙度与DEM误差的相关系数均降低,与TIN和NN的相关系数先降低后在30%处升高;(3)从插值生成的DEM中提取地表粗糙度,其误差随数据密度缩减而增大,其中IDW所得粗糙度的精度在密度为90%和70%时最高,而数据密度缩减至50%后,RBF能够更准确地捕捉到地形变化。 展开更多
关键词 数字高程模型 空间插值 机载激光雷达 精度分析 地表粗糙度 点云密度 点云抽稀
原文传递
基于机器学习的水深反演方法研究 被引量：4
2
作者 王鑫 贝祎轩 +1 位作者 李连阳 刘文 《国土资源信息化》 2021年第5期22-28,共7页
近岸水深信息对保证航运安全、开展海岸带研究与管理具有重要意义。多光谱卫星遥感反演为获取浅海水深提供了一种高效的途径。然而,该方法在应用于复杂水体环境时,受到传统水深反演模型表达能力的限制,其精度普遍不高。本文选取我国南... 近岸水深信息对保证航运安全、开展海岸带研究与管理具有重要意义。多光谱卫星遥感反演为获取浅海水深提供了一种高效的途径。然而,该方法在应用于复杂水体环境时,受到传统水深反演模型表达能力的限制,其精度普遍不高。本文选取我国南海某岛礁附近浅海水域作为试验区,使用机器学习方法分别构建随机森林与BP神经网络水深反演模型,并将其与传统对数比值模型的预测结果进行比较。实验结果表明,相比于对数比值模型,机器学习方法水深反演精度更高,而其中的随机森林模型预测效果以及模型的稳健性更加出色。本文可为后续高效高精度获取浅海水深信息方面的研究提供一定参考价值。 展开更多
关键词 水深反演 多光谱遥感 机器学习 随机森林 BP神经网络
下载PDF
移动信息化教学软件在测量学实践教学中的应用研究 被引量：2
3
作者 马明舟 贝祎轩 《科技创新导报》 2019年第15期192-193,共2页
随着移动互联网技术的不断发展,计算机不在是掌握信息的主要途径,手机、平板电脑等移动通信设备得到越来越普遍的应用。在这样的背景下,如何让教学与移动信息技术相结合,并使之在测量学的实践教学过程中,更好地发挥关键与核心的作用,是... 随着移动互联网技术的不断发展,计算机不在是掌握信息的主要途径,手机、平板电脑等移动通信设备得到越来越普遍的应用。在这样的背景下,如何让教学与移动信息技术相结合,并使之在测量学的实践教学过程中,更好地发挥关键与核心的作用,是当前测绘技术教育工作者需要不断思考和完善的重要教学目标之一。本文介绍了以测量学实践教学活动为核心,设计并实现一个移动信息化教学的手机应用软件实现在线学习、模拟实验、网上指导、实验管理等主要功能,并应于与实践教学活动中。 展开更多
关键词 移动互联网 信息化 教学软件 测量学 实践教学
下载PDF
顾及空间自相关特征的机器学习水深反演方法研究
4
作者 王鑫 贝祎轩 +1 位作者 陈卓 张凯 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期159-169,共11页
基于多光谱影像的水深反演方法是获取近岸水深信息的高效手段,然而反演精度低一直是制约其广泛应用的瓶颈。本文聚焦于实测水深与多光谱数据自身的空间自相关特性,提出在机器学习框架下将学习样本的空间自相关特征与统计互相关特征相结... 基于多光谱影像的水深反演方法是获取近岸水深信息的高效手段,然而反演精度低一直是制约其广泛应用的瓶颈。本文聚焦于实测水深与多光谱数据自身的空间自相关特性,提出在机器学习框架下将学习样本的空间自相关特征与统计互相关特征相结合,以提高水深反演精度。西沙北岛海域的实验结果表明:在实测数据量较小的情况下,相比传统机器学习,顾及自相关特征的新方法可获得18%的精度提升;而当实测数据量充足时,精度提升可达到27%。结果表明,将数据源的空间自相关特征融入机器学习算法中,可显著提升多光谱水深反演结果的精确性,进而为浅海海洋研究提供有效数据支撑。 展开更多
关键词 水深反演 随机森林 机器学习 空间自相关性
下载PDF
基于点的多尺度形态学重建滤波方法 被引量：1
5
作者 常兵涛 陈传法 +3 位作者 郭娇娇 武慧明 贝祎轩 李琳叶 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期2582-2593,共12页
针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过... 针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点;然后通过自适应坡度方法剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值随地形复杂度自适应变化。在上层滤波结果基础上,PMMF通过提升种子点选择的网格尺度重复上层滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近5年(2016年—2020年)提出的15种滤波算法比较表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用4种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与简单形态学滤波(SMRF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(MHF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其他4种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。 展开更多
关键词 机载LIDAR 点云滤波 形态学重建 测地膨胀 自适应坡度阈值
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部