【摘 要】
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大型水工建筑物和城市地下轨道是国家的重要基础设施,人工变形监测耗时费力,利用激光雷达扫描对其进行自动化的变形监测已成为研究热点。而此类建筑物具有较多的平面结构特征,为了高效去除平面结构扫描点云中的噪声点,本文提出了一种融合主成分分析和局部邻域的噪声剔除方法,首先利用主成分分析剔除全局噪声,然后利用局部邻域对局部小噪声进行剔除,结合实例对该方法进行了验证。应用结果表明,该方法效率高、算法简单可行,具
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大型水工建筑物和城市地下轨道是国家的重要基础设施,人工变形监测耗时费力,利用激光雷达扫描对其进行自动化的变形监测已成为研究热点。而此类建筑物具有较多的平面结构特征,为了高效去除平面结构扫描点云中的噪声点,本文提出了一种融合主成分分析和局部邻域的噪声剔除方法,首先利用主成分分析剔除全局噪声,然后利用局部邻域对局部小噪声进行剔除,结合实例对该方法进行了验证。应用结果表明,该方法效率高、算法简单可行,具有较高的推广应用价值。
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在灾害环境下,对UWB基站/标签相对位置关系、不同天线指向方向、不同基站布设高度、不同基站数量和不同布设网型5个方面分别进行试验研究。试验结果表明,基站高度对UWB定位精度没有明显影响、标签越靠近基站网型中心定位精度越高、天线方向竖直向上时定位精度更高、基站数量越多定位精度越高、常用网型中矩形网型精度较高。应急环境下,按"以定位区域为中心、天线竖直向上、基站数量尽可能多、矩形网型"的方案布设UWB
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城市层面的火灾风险评估主要包括火灾危险性、危害性及救援能力等方面。本文选取火灾危险性评估进行针对性研究,在大数据思维的指导下,以相关关系代替因果关系,采用多源数据对评估指标权重、分值进行率定,得出福州市城区火灾危险性时空分布图。首先利用高德地图API对消防历史出警记录进行地址解析,将近万条火灾出警地址空间落点,获得福州市历史火灾空间分布;然后综合城市用地性质现状、用地开发性质、人口分布热力图等多源
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针对已提出的极化合成孔径雷达数据地物分类方法较难同时获得地物边界及相邻信息的问题,并为了减少图像处理的消耗时间,本文引入一种超像素生成算法——线性迭代聚类方法,对日本先进对地观测卫星多极化SAR数据进行地物分类研究。本文以四川省彭州市与什邡市交界地区为研究区,先采用Pauli分解生成RGB假彩色图像并进行滤波,再以此为基础使用线性迭代聚类方法生成超像素,最后用支持向量机分类方法,合理选取极化熵、各
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