To solve the incomplete point cloud model obtained by a single instrument, cross-source point clouds are widely used. When data are taken from various surveying instruments, the problems, such as density variation and viewpoint variation, are caused. A registration method based on Gaussian Mixture Model is proposed in this study. With the threedimensional information of the point clouds described by the model, the registration of two kinds of point clouds is transformed into the probability density estimation. A water tower is chosen as the example, and the difference between both the algorithm based on the Gaussian Mixture Model and the Iterative Closest Point algorithm are compared. The results show that the former method behaves better than the latter in both runtime and accuracy.
针对降雨形成原因十分复杂,准确地预报极端天气十分重要且较为困难这一问题,该文以汉中—广元地区发生的持续时间长涉及范围广的降雨为例,采用该地区2年的探空数据建立的Tm模型,利用2021年8月19日-23日汉中—广元地区降雨时的北斗卫星导航系统(BDS)观测站数据解算大气可降水量(PWV).研究表明:19日开始该地区PWV值不断增加,水汽开始聚集;一直到20日和21日在PWV达到峰值1～2 h后小时降雨量达到最大值;22日和23日降雨逐渐减弱,水汽供应减少,PWV开始缓慢下降;整个降雨过程中PWV先增大后减小.PWV峰值越大对应的降雨等级也越大;在PWV达到峰值1～2 h后小时降雨量才会达到最大值.在暴雨时该地区PWV峰值普遍超过50 mm.
针对建筑结构提取对于建筑遗产保护研究愈发重要,且传统建筑遗产测绘技术具有很大的局限性等问题,该文主要针对建筑结构壁画提取基于高光谱技术、深度学习、其他算法等方法进行综述,系统地分析了各方法的优缺点,进一步阐述了以壁画、古建筑结构为研究对象的提取结果,为建筑遗产保护提供有力的数据支持.研究得出基于高光谱的方法在壁画信息提取方面有较好的应用,但其提取对象较为单一,无法很好地提取较为复杂的结构特征等局限;深度学习的自主性可以避免人为因素的影响,大大提高工作效率;其他算法在提取方面有较为广泛的应用,需要针对具体的提取对象使用具体的提取方法,但总体上不太适用于复杂场景的提取.可以将多种方法进行融合来获取较高精度的结果,是提取建筑遗产特征信息研究方向的一个趋势.
针对现有通过检测窗户角点实现窗户检测方法中存在窗户误检的问题,该文在窗角点分组阶段,以建筑物立面窗户的分布规律及其自身的几何结构特征为依据,提出一种参数自适应的窗角点分组方法.该方法是在使用深度学习方法获取窗户4个角点坐标的基础上,结合窗户角点及其连线的空间位置关系、平行垂直关系,建立窗角点分组判别依据,实现对窗角点检测结果的准确划分,进而得到有效窗户检测结果.为验证该方法的有效性,选用4个公开数据集进行窗户检测实验,结果表明:该方法可有效支持多类图像数据、实现全自动化运行,且与现有方法相比,具有更高的检测精度.
针对多维度土地利用变化对生态系统碳储量的影响关系,该文基于1990-2020年藏东南地区土地利用数据,利用InVEST模型估算藏东南地区碳储量及其空间分布特征,并分析土地利用变化对碳储量变化的影响.结果表明,藏东南地区土地利用类型以草地(占比46％)和林地(占比37％)为主;近30年藏东南地区碳储量整体呈现波动增加趋势,共增加1.39％,林地、草地和永久冰川及积雪土地利用类型的转化是藏东南地区碳储量时空演变的主要贡献者.林地增加是碳储量增加的主要原因,藏东南地区适宜林地生长的区位为中海拔缓坡中坡且地形位指数在0.02～1.25区域.此研究可为提升区域碳汇能力,进行合理生态修复提供参考.
