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复杂坡面拟合的异源点云配准及三维地形精细重建
1
作者
唐一亮
杨耘
+3 位作者
万宇
徐永节
王锐
辜第桢
《光学精密工程》
北大核心
2025年第4期579-590,共12页
针对植被覆盖、地形起伏较大区域的无人机影像点云和三维激光点云密度差异大、空间分布不均匀以及特征不明显等现象,提出了一种点云数据关键坡面特征增强的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Alignment,SACIA)与迭代最邻近点...
针对植被覆盖、地形起伏较大区域的无人机影像点云和三维激光点云密度差异大、空间分布不均匀以及特征不明显等现象,提出了一种点云数据关键坡面特征增强的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Alignment,SACIA)与迭代最邻近点(Iterative Closest Point,ICP)组合配准算法。首先,分别对两源点云数据进行预处理,再基于随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对预处理后面特征弱的点云区域进行拟合,增强点云的面特征并构建多个关键坡面;进而,组合SAC-IA与ICP算法对两源点云进行配准,再进行冗余和重叠点消除处理,实现了两源点云的融合;最后,选取渐近加密不规则三角网滤波(Progressive Triangulated Irregular Network,PTIN)算法对融合后的点云提取地面点,利用反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)算法进行三维地形重建,生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)。利用实测数据进行验证表明:与传统的SAC-IA与ICP组合算法相比,本文算法配准后的点云数据精度(均方根误差值)降低了3.325 m;利用融合后点云数据重建的DEM点位精度(用平均绝对误差和均方根误差表示)值分别降低了0.18 m和0.14 m。本文算法生成的DEM满足1:500比例尺国家规范要求,DEM更能反映地形细部特征。
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关键词
随机抽样一致
坡面拟合
点云配准
数字高程模型
三维重建
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职称材料
随机森林回归模型用于土壤重金属含量多光谱遥感反演
被引量：
12
2
作者
王腾军
方珂
+1 位作者
杨耘
张祥东
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第11期92-95,共4页
本文以陕西省柞水县大西沟矿区为研究区域,通过实地采集土壤样本,结合在Landsat 8多光谱遥感影像上提取的辐射亮度值和光谱衍生指数,以及从ASTER GDEM提取的3种地形因素,通过相关性分析确定了建模因子,并以K折交叉验证法建立了砷、铜、...
本文以陕西省柞水县大西沟矿区为研究区域,通过实地采集土壤样本,结合在Landsat 8多光谱遥感影像上提取的辐射亮度值和光谱衍生指数,以及从ASTER GDEM提取的3种地形因素,通过相关性分析确定了建模因子,并以K折交叉验证法建立了砷、铜、铅3种重金属元素的随机森林回归模型。试验结果表明,所建立模型的预测精度优于多元线性回归模型和CART模型,可见随机森林回归模型适用于在小样本情况下的矿区重金属含量反演。经现场调查,空间反演结果与实际情况较符合,证明了基于多光谱遥感的随机森林回归模型在矿区土壤重金属反演中的准确性。
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关键词
土壤重金属反演
多光谱遥感
K折交叉验证
随机森林回归模型
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职称材料
稀疏样本下冬春季月平均气温空间插值研究——以新疆玛纳斯河流域为例
被引量：
2
3
作者
杨耘
李陇同
+4 位作者
刘艳
刘帅令
王彬泽
王丽霞
程雪
《水资源与水工程学报》
CSCD
2020年第1期248-253,共6页
针对我国典型高寒山区--新疆天山中段玛纳斯河流域积雪-融雪过程模拟中气温空间数据的制备问题,以气象站点稀少的玛纳斯河流域为研究区域,利用最小二乘相关分析法开展了冬、春季(2015年11月-2016年4月)气温环境变量分析,通过共线性检测...
针对我国典型高寒山区--新疆天山中段玛纳斯河流域积雪-融雪过程模拟中气温空间数据的制备问题,以气象站点稀少的玛纳斯河流域为研究区域,利用最小二乘相关分析法开展了冬、春季(2015年11月-2016年4月)气温环境变量分析,通过共线性检测确定了纬度、海拔、坡度、坡向、NDVI 5个环境变量组成了最优因子集,构建了基于广义回归神经网络(GRNN)的月平均气温空间插值模型。采用区域内139个站点中的119个观测站点数据作为训练数据对GRNN模型进行训练,确定了冬、春季6个月的区域气温空间插值模型。利用剩余的20个观测站点数据作为检验样本,以均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)为评价指标,对模型的回归误差进行分析。结果表明:本模型6个月的平均RMSE值为1.46,优于传统的地理加权回归克里金(GWRK)方法(其平均RMSE值为2.22)。此外,从不同月份的气温空间插值分布图来看,本文模型空间插值后的气温变化趋势与实际变化趋势一致。从气温的空间分布情况来看,各空间点的气温与其海拔高程呈正相关,且随地表覆盖类型变化。这也表明本文提出的插值策略并组合建立的GRNN模型对于稀疏气象站点条件下的气温空间插值精度更高,一致性较好。
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关键词
广义回归神经网络(GRNN)
气温
空间插值
稀疏样本
玛纳斯河流域
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职称材料
题名
复杂坡面拟合的异源点云配准及三维地形精细重建
1
作者
唐一亮
杨耘
万宇
徐永节
王锐
辜第桢
机构
长安大学
地质
工程
与测绘学院
地理信息工程国家重点实验室长安大学合作部
出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第4期579-590,共12页
基金
陕西省教育厅服务地方专项计划项目(No.23JE002)
国家自然科学基金(No.42174032)。
文摘
针对植被覆盖、地形起伏较大区域的无人机影像点云和三维激光点云密度差异大、空间分布不均匀以及特征不明显等现象,提出了一种点云数据关键坡面特征增强的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Alignment,SACIA)与迭代最邻近点(Iterative Closest Point,ICP)组合配准算法。首先,分别对两源点云数据进行预处理,再基于随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对预处理后面特征弱的点云区域进行拟合,增强点云的面特征并构建多个关键坡面;进而,组合SAC-IA与ICP算法对两源点云进行配准,再进行冗余和重叠点消除处理,实现了两源点云的融合;最后,选取渐近加密不规则三角网滤波(Progressive Triangulated Irregular Network,PTIN)算法对融合后的点云提取地面点,利用反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)算法进行三维地形重建,生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)。利用实测数据进行验证表明:与传统的SAC-IA与ICP组合算法相比,本文算法配准后的点云数据精度(均方根误差值)降低了3.325 m;利用融合后点云数据重建的DEM点位精度(用平均绝对误差和均方根误差表示)值分别降低了0.18 m和0.14 m。本文算法生成的DEM满足1:500比例尺国家规范要求,DEM更能反映地形细部特征。
关键词
随机抽样一致
坡面拟合
点云配准
数字高程模型
三维重建
Keywords
Random Sample Consensus(RANSAC)
slope fitting
point cloud registration
Digital Elevation Mode(l DEM)
3D reconstruction
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
随机森林回归模型用于土壤重金属含量多光谱遥感反演
被引量：
12
2
作者
王腾军
方珂
杨耘
张祥东
机构
长安大学
地质
工程
与测绘学院
地理信息工程国家重点实验室长安大学合作部
西安航天天绘数据技术有限公司
南通智能感知研究院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第11期92-95,共4页
基金
中央高校基本科研业务费(300102269205
300102269304)
国土资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室开放基金(SXJD2017-3)。
文摘
本文以陕西省柞水县大西沟矿区为研究区域,通过实地采集土壤样本,结合在Landsat 8多光谱遥感影像上提取的辐射亮度值和光谱衍生指数,以及从ASTER GDEM提取的3种地形因素,通过相关性分析确定了建模因子,并以K折交叉验证法建立了砷、铜、铅3种重金属元素的随机森林回归模型。试验结果表明,所建立模型的预测精度优于多元线性回归模型和CART模型,可见随机森林回归模型适用于在小样本情况下的矿区重金属含量反演。经现场调查,空间反演结果与实际情况较符合,证明了基于多光谱遥感的随机森林回归模型在矿区土壤重金属反演中的准确性。
关键词
土壤重金属反演
多光谱遥感
K折交叉验证
随机森林回归模型
Keywords
soil heavy metal inversion
multispectral remote sensing
K-fold cross validation
random forest regression model
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
稀疏样本下冬春季月平均气温空间插值研究——以新疆玛纳斯河流域为例
被引量：
2
3
作者
杨耘
李陇同
刘艳
刘帅令
王彬泽
王丽霞
程雪
机构
长安大学
地质
工程
与测绘学院
地理信息工程国家重点实验室长安大学合作部
中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
2020年第1期248-253,共6页
基金
长安大学中央高校基本科研业务费专项(300102269205、300102269201、300102269304)
NSFC-新疆联合基金项目(U1703121)
国家自然科学基金项目(41301386)。
文摘
针对我国典型高寒山区--新疆天山中段玛纳斯河流域积雪-融雪过程模拟中气温空间数据的制备问题,以气象站点稀少的玛纳斯河流域为研究区域,利用最小二乘相关分析法开展了冬、春季(2015年11月-2016年4月)气温环境变量分析,通过共线性检测确定了纬度、海拔、坡度、坡向、NDVI 5个环境变量组成了最优因子集,构建了基于广义回归神经网络(GRNN)的月平均气温空间插值模型。采用区域内139个站点中的119个观测站点数据作为训练数据对GRNN模型进行训练,确定了冬、春季6个月的区域气温空间插值模型。利用剩余的20个观测站点数据作为检验样本,以均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)为评价指标,对模型的回归误差进行分析。结果表明:本模型6个月的平均RMSE值为1.46,优于传统的地理加权回归克里金(GWRK)方法(其平均RMSE值为2.22)。此外,从不同月份的气温空间插值分布图来看,本文模型空间插值后的气温变化趋势与实际变化趋势一致。从气温的空间分布情况来看,各空间点的气温与其海拔高程呈正相关,且随地表覆盖类型变化。这也表明本文提出的插值策略并组合建立的GRNN模型对于稀疏气象站点条件下的气温空间插值精度更高,一致性较好。
关键词
广义回归神经网络(GRNN)
气温
空间插值
稀疏样本
玛纳斯河流域
Keywords
generalized regression neural network(GRNN)
temperature
spatial interpolation
sparse sample
Manas River Basin
分类号
P468.021 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂坡面拟合的异源点云配准及三维地形精细重建
唐一亮
杨耘
万宇
徐永节
王锐
辜第桢
《光学精密工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
随机森林回归模型用于土壤重金属含量多光谱遥感反演
王腾军
方珂
杨耘
张祥东
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
稀疏样本下冬春季月平均气温空间插值研究——以新疆玛纳斯河流域为例
杨耘
李陇同
刘艳
刘帅令
王彬泽
王丽霞
程雪
《水资源与水工程学报》
CSCD
2020
2
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