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虚拟地理环境建立涉及到多种技术,其中地理信息采集技术的新发展,对构建虚拟地理环境提供了良好的数据支持平台。在当下的数据采集技术中,三维激光扫描技术以其独特的优势为真实世界的数字化提供了一种以往任何一种技术都无法比拟的手段。为了重建地表的三维模型,首先要做的是对地表进行全方位的扫描。由于受到现场环境、观测仪器以及地表本身形状的影响,通过一次扫描不可能获取到所有的地表点云数据,因此,使用三维激光扫描仪首先从不同角度获取地表的点云数据,然后将不同角度的点云数据进行拼接,转化到同一坐标系统下;在坐标转换过程中,算法的好坏决定了转换后的数据精度,作者提出了基于多个公共控制点的坐标转换方法,取得了很好的转换效果;最后进行地表曲面重建,在重建的过程中,由于获取的是海量点云,为提高数据处理的效率,提出了使用BP神经网络的方法进行曲面重建,取得了较好的实验效果。论文的主要工作和成果如下:(1)点云坐标转换采用两种坐标转换算法进行点云数据的坐标转换,通过实验得出的结果对比分析,使用基于多个控制点的坐标转换精度明显比较高,也为保证后面的地表曲面重建的精度,提供了数据上的保证。(2)点云数据压缩针对传统的八叉树分割点云数据压缩方法和加权分层的点云压缩方法进行对比,获得实验结果表明,采用加权分层的点云压缩方法更好的保留了地表细节信息,更适合地表曲面重建。(3)B样条最小二乘地表曲面重建分析在MATLAB中实现了B样条最小二乘逼近算法,实验结果表明这种方法的拟合精度还是非常高的,但是我们获取的是海量的点云数据,而这种方法需要对每一点进行最小二乘计算,运算量大,运算时间久。如使用较少的点数不仅使得拟合的曲面连续性差,而且丢失了大量地表细节信息,违背了使用三维激光扫描技术进行曲面重建的初衷。(4)BP神经网络法地表曲面重建方法在MATLAB中实现了基于BP神经网络算法的曲面重建,取得了很好的效果,点云数据量越大,其精度越高,计算量几乎没有影响,为此编写的程序还可以对同一地表的两期数据模型进行叠加对比,以获取地表上任意一点的变化值。