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题名关于随机化完全区组缺值试验的连通性
被引量：1
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作者
安希忠
林秀梅
王增辉
冯秉常
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机构
吉林农业大学数学教研室
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出处
《吉林农业大学学报》
CAS
CSCD
1989年第3期77-81,共5页
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文摘
本文指出;某些缺落若干乃至许多数据的随机化完全区组试验,仍可能具有完全的分析价值,这就是所谓连通性问题。本文向农业科技工作者提供了判断两类常用重要模型连通性的直观而有效的方法,以作为进行数据分析的前提,特别是帮助研究人员挽救那些缺落较多数据而频于废弃(但实际上在某一重要模型之下仍具有连通性)的试验。
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关键词
缺值试验
连通性
二分图
农业数学
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Keywords
experiment with missing data, connectedness, binary graph.
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分类号
S11
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于机载LiDAR点云的建筑物多细节层次建模方法
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作者
崔扬
杨伯钢
李晓亮
刘鹏
董志海
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机构
北京市测绘设计研究院
城市空间信息工程北京市重点实验室
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出处
《北京测绘》
2023年第10期1380-1385,共6页
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基金
国家自然科学基金杰出青年基金(41725005)
北京市自然科学基金(4214069)
城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金(20220104)。
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文摘
机载激光雷达点云(LiDAR)重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次(LOD)模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型(DEM),对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法(Alpha shape)提取建筑物边界,利用通用图优化方法(G2O)对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0.22 m,LOD1模型距离偏差为0.71 m,整体模型精确度高;针对1147个建筑物,LOD2和LOD1模型重建时间分别为1290s和1097s,具有较高的自动化程度和建模效率。
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关键词
机载激光点云
误差线全局一致性改正
建筑物LOD1模型
高程栅格图
弥补数据缺失
二元图割
建筑物LOD2模型
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Keywords
airborne light detection and ranging(LiDAR)point cloud
global consistency correction of error lines
building LOD1 model
elevation raster map
compensate for missing data
the binary graph cut
building LOD2 model
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分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
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