简介:摘要机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。机载激光测距技术可高效、快速获取高空间分辨率的地表三维信息,广泛应用于地形测绘、城市建模等多个领域。原始机载LiDAR点云的数据结构是离散、不规则的,包括地面点和非地面点。高精度分离地面点与非地面点的过程即滤波处理,是制作DEM的关键技术。现有的机载LiDAR点云数据滤波方法,主要分为坡度滤波法、移动窗口法、数学形态学法、渐进三角网(TriangulatedIr-regularNetwork,TIN)滤波法及其他滤波方法。本文针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题,提出了一种精细化滤波方法。先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM,再利用同区域的正射影像辅助判别,选取需要滤波区域点云进行局部纠正;分别选取平坦区域和山地区域进行实验,并对精度验证和等高线成果进行了对比。实验结果表明,经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下,成果质量明显提高。
简介:目的通过快速成型技术建立临床颅骨缺损数字模型,探讨其在组织工程骨治疗颅颌面骨缺损中的应用前景。方法选择10例临床颅骨缺损病例,均拟行组织工程骨修复颅骨缺损临床应用研究,全头颅螺旋CT连续薄层容积扫描,数据传至工作站后行三维重建,建立颅骨缺损数字模型,通过镜像复制原理及数据插补原理建立颅骨缺损的数字模型,并转换成stl文件格式,快速成型机制造骨缺损三维实体模型,结果10例临床颅骨缺损病例均建立颅骨缺损数字模型,可被快速成型设备数据读取并加工为个体化预制的修复体模型。结论采用快速成型技术对临床颅骨缺损建立数字模型,对未来以组织工程技术治疗复杂性颅颌面骨缺损具有重要的临床实用价值。
简介:摘要:机载激光雷达是一种高精度、高分辨率的先进测绘技术,已被广泛应用于地理空间信息获取和处理领域。由于机载激光雷达在采集数据时会产生大量的原始点云,因此点云数据处理是机载激光雷达测量系统中的一个关键技术,直接影响着数据的质量和精度。本文以机载激光雷达点云数据处理技术为研究对象,通过对其特点及分类方法进行了分析和总结,并从原始点云数据处理、地面点分类、特征提取、纹理映射等方面,系统地分析了机载激光雷达点云数据处理技术的应用。通过对机载激光雷达数据处理技术的分析,从点云数据中提取出对地物分类和纹理映射等应用非常关键的信息,可为机载激光雷达数据处理技术在相关领域的研究提供参考和借鉴。