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文章 茂密森林覆盖下机载激光扫描 (ALS) 数据的地面插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现总体精度方面的性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度会影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
巨石：评估机器人和载人应用的立体瞄准策略。TA Roseborough 1、AJ Sonke 2 和 MS Robinson 1、1 I
我们使用 3DF Zephyr 构建 3D 模型。对于每个序列，我们导入图像并掩盖巨石周围的区域。我们从图像中生成稀疏点云。在此阶段，我们通过创建地面控制点 (GCP) 将特征上的位置与纬度、经度和海拔值联系起来，从而对该特征进行地理参考。我们使用 30 厘米/像素的国家农业图像计划 (NAIP) 图像和 25 厘米/像素的航空激光雷达数字地形模型 (DTM) 在 ArcGIS Pro 中为每个站点标记了 3 个 GCP 位置 (图 1a) [5]。我们使用 ArcGIS Pro 确定 GCP 的坐标以及从 DTM 中提取这些位置的海拔，我们使用简单的双线性插值来完成此操作，以最好地近似该特定位置的海拔。我们导入了这些点并运行了捆绑调整；如果程序报告的不确定性 <0.01 米，我们认为这些是良好的 GCP。如果任何 GCP 残差较高，我们会调整其位置并重新导入。对 GCP 对齐感到满意后，我们继续创建密集点云、网格和纹理网格（图 1b、c）。对于所有步骤，我们都使用 3DF Zephyr 默认设置。模型完成后，我们生成了一份处理报告，其中提供了平均地面采样距离 (GSD)（我们用其作为分辨率的代理）和模型表面积等信息。我们还将计算出的相机位置导出到 ArcGIS Pro（图 1a），并使用测量工具检查到特征的位置距离以及相机位置之间的距离。我们测量了步骤之间的直线距离，并
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
茂密森林覆盖中机载激光扫描 (ALS) 数据的地表插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在一般精度方面具有相似的性能，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
森林物流规划策略 - 维护
然而，由于地形和气候在复杂的社会经济框架内设置了强大的制约因素，因此管理山区森林是一项艰巨的任务。特别是，精确绘制森林生物量特征和动员条件（采伐和可达性）是实施木材行业高效供应链的先决条件。通常，目前可用的信息不足以以合理的成本提供木材供应及其可持续性所需的保证。随着最近新遥感技术的发展，例如光检测和测距 (LiDAR)，以及基于使用数字地形模型 (DTM) 并在地理信息系统 (GIS) 中实施的建模工具，现在可以对森林生长蓄积量和可达性的评估进行重大改进。
使用分层 K 函数进行激光雷达数据分类 ...
使用分层 K 均值聚类的激光雷达数据分类 Nesrine Chehata a,b , Nicolas David b , Frédéric Bretar b a Institut EGID - Université Bordeaux 3 - Equipe GHYMAC Allée Daguin 33607 Pessac- Nesrine.Chehata@egid.u-bordeaux3.fr乙国家地理研究所 - MATIS Av. 实验室Pasteur 94165 St. Mandé cedex, France- nicolas.david@ign.fr, frederic.bretar@ign.fr Commission III, WG III/3 关键词：遥感、LIDAR、层次分类、DTM、多分辨率 摘要：本文涉及使用激光雷达点云过滤和分类来建模地形，更一般地用于场景分割。在本研究中，我们建议使用众所周知的 K 均值聚类算法来过滤和分割（点云）数据。K 均值聚类非常适合激光雷达数据处理，因为可以根据所需的类别使用不同的特征属性。当仅处理 3D 点云时，属性可能是几何或纹理的，但当联合使用光学图像和激光雷达数据时，属性也可能是光谱的。该算法基于固定的邻域大小，可以处理植被茂密的陡峭地貌、山区区域和呈现微地形的地形。我们的算法的新颖之处在于提供分层分割聚类来提取地面点。聚类分割的数量用于自动限定分类可靠性。这一点在以前的工作中很少被处理。此外景观< /div>
难以增强难以提高 -
摘要目前，研究人员面临的主要挑战是提高难以机理（DTM）材料的可加工性。切割工具处理的技术是要克服挑战的方法之一。低温和微波处理是提高切割工具性能的两种有前途的技术，以提高其增强可加工性的有效性。本文介绍了对使用经过处理的切割工具的难以增强难以增强机器材料（例如钛合金，基于镍的合金，铁质合金和复合材料的材料）的可加工性的尝试的审查。这项工作的目的是激励研究人员和学者在该领域进行进一步的研究，发展和创新。关键字加工，低温，微波炉，工具磨损，可加工1.简介钢的较高等级，例如工具钢，不锈钢和硬化钢等。;其他有色金属，即钛，钨和基于镍的合金等;一些复合材料被认为是难以机理（DTM）材料。这些材料在太空，核武器，汽车，船舶建筑和发电等中都有广泛的应用。（Kishawy等人2019）。在使用常规平面工具插入时切割时，它们的可加工性差（Outeiro等人2008）。 高硬度，产量和拉伸强度和低导热率主要导致频繁的工具磨损，高切割力和工作表面质量不佳（Karaguzel等人。2008）。高硬度，产量和拉伸强度和低导热率主要导致频繁的工具磨损，高切割力和工作表面质量不佳（Karaguzel等人。2015）。工具磨损，切割力，表面粗糙度，材料去除速率等是一些主要的可加工指标。工具磨损是加工过程中不可避免的现象，该工具的尖端逐渐磨损，在某个阶段，它停止切割。主要工具磨损类型是：侧面磨损，火山口磨损，鼻子磨损和辅助磨损，如图1.
IMG2nDSM：使用深度学习从单个机载 RGB 图像估计高度
摘要：估计单幅航拍图像中建筑物和植被的高度是一个具有挑战性的问题。提出了一种以任务为中心的深度学习 (DL) 模型，该模型结合了成功的 DL 模型（U-NET 和残差网络）的建筑特征，并学习从单个航拍图像到规范化数字表面模型 (nDSM) 的映射。该模型在具有相应 DSM 和数字地形模型 (DTM) 的航拍图像上进行训练，然后用于推断没有高程信息的图像的 nDSM。使用覆盖英国曼彻斯特大片地区的数据集以及 2018 年 IEEE GRSS 数据融合竞赛 LiDAR 数据集对该模型进行了评估。结果表明，所提出的 DL 架构适合该任务，并且大大超越了其他最先进的 DL 方法。