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题名基于虚拟空间场景的现地用图训练方法
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作者
高帅
霍超
刘颖真
王刚
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机构
西安测绘总站
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
总参测绘信息中心
中国科学院大学
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出处
《地理空间信息》
2017年第8期71-72,86,共3页
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基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(41101437
41271393)
国家自然科学基金资助项目(41371383)
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文摘
从现地用图训练现状出发,分析虚拟空间场景的特点和性能,设计了现地用图虚拟训练方法,模拟野外现地用图中的地貌认知、地图对照和按图行进,建立计算机量化评测机制。研究表明,利用虚拟空间场景进行现地用图训练,提升了训练信息化程度和训练效率。
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关键词
虚拟空间场景
现地用图
地貌认知
地图对照
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Keywords
virtual space scene
map using at the actual ground
topography cognition
map comparison
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分类号
P285
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名WPA-CSFTC模型在点云滤波中的应用
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作者
陈能辉
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机构
江西省建筑设计研究总院集团有限公司
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出处
《北京测绘》
2024年第8期1134-1140,共7页
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基金
国家自然科学基金(41971350)
华东地区(南昌)空中交通管制能力提升基础设施建设工程项目(民航函【2022】604号)。
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文摘
为了提升经典布料模拟滤波(CSF)算法的点云滤波精度、自适应性以及稳定性,本文提出了一种基于狼群算法(WPA)与地形认知的CSF算法。该改进滤波算法实现点云滤波的思路为:首先,将构建的地形认知模型扩展为粗精度数字高程模型(R-DEM);其次,通过点云地形归一化处理,将地形趋势与地形细节分离;最后,将经WPA优化后的CSF算法用于点云滤波中。使用某实测机载激光点云数据进行实验,并使用误差评判标准与Kappa系数对滤波结果进行精度评价。结果表明,WPA-CSFTC模型的点云滤波总误差较经典CSF算法与CSFTC算法分别降低了6.13%、9.67%,Kappa系数较经典CSF算法与CSFTC算法分别提升了23.60%、10.36%,对于点云分类效果更优,具有较高的点云滤波稳定性与自适应性。
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关键词
点云滤波
狼群算法(WPA)
布料模拟滤波(CSF)
地形认知模型
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Keywords
point cloud filtering
wolf pack algorithm(WPA)
cloth simulation filtering(CSF)
topography cognition model
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分类号
P225
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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