摘要：图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)作为主流高性能计算的加速设备,已越来越多地应用于诸多领域的并行计算中,利用GPU的并行计算能力,可以极大地提高传统算法的计算效率。文章主要研究GPU多线程计算方法与统一计算架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)技术在实景三维模型裁剪中的应用,提出了一种基于GPU的实景三维模型裁剪算法,包括设计了基于面拓扑的多级索引结构,以实现线程内重复交点快速查找;提出了一种轻量多边形三角化方法,优化算法流程;使用多种优化策略,在不影响裁剪网格质量的情况下进一步提高算法的性能。结果表明:根据模型大小与裁剪次数的不同,相较于传统算法,所提方法在单次裁剪的情况下加速比可达13.93,在多次裁剪的情况下加速比可达35.85,显著地提高了模型的裁剪效率。

摘要：水环境信息具有明显的地理分布特征,采用G IS技术管理和分析水环境信息是发展趋势。以抚州市为背景,以M apInfo为平台,利用软件开发工具VB6.0调用M apInfo的基本功能,将M apInfo的地图镶嵌到VB的应用程序中,建成了基于G IS的水质信息管理系统。该系统实现了水质监测业务数据和图件资料的集成管理、图文互查以及水质信息的可视化管理,形象、直观地表达了水质环境污染状况,提高了水质信息管理的工作效率。

摘要：为了满足测量内业数据传输的需要,本文详细介绍了基于AutoCAD的全站仪数据导入系统的设计与实现。该系统是利用Visual Basic 6.0中的串行通讯控件MScomm,并以Visual Basic for Application(以下简称VBA)为开发平台,编写了通讯程序,实现了计算机与全站仪的数据通讯。本文以徕卡GSI系列全站仪为例,使用提取算法,从原始数据提取有用数据,将数据格式转换成成图软件所需要的格式,并在AutoCAD下通过二次开发平台VBA展绘成图。

摘要：为保障后疫情时代教学计划的高质量达成,各高等教育主管部门及所属高校对线上线下混合式课程建设越来越重视。立足于高校国家测绘一流本科建设需求,以专业必修课摄影测量学课程为例,综合考虑线上线下教学和学习资源、课程教学体系、评价机制以及实践教学模式等因素,设计贴近高校教学实际的线上线下混合式课程建设方案以及实践教学模式,旨在有效突破教与学的时空限制、打通专业理论与实践应用的壁垒,实现线上线下课堂优势互补,并在教学实践中检验了方案的可行性。

摘要：利用倾斜影像获得的密集点云来构建表面模型是基于倾斜影像进行三维重建的核心之一。本文针对现行密集点云表面模型重建存在的建模效率低、表面选取不真实等问题,提出了一种基于图割算法的城市密集点云表面模型重建方法。利用该方法重建城市密集点云表面模型,首先通过预处理软件对无人机倾斜影像进行空中三角测量,并利用空中三角测量的解算结果生成密集点云;然后对密集点云添加相应的边,同时对三维点云根据距离进行选取合并;最后根据三维点云形成的四面体和三角面建立图割问题,并通过求解图割问题来求取最优的密集点云表面模型。为证明这种方法的可行性和有效性,使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市密集点云表面模型重建,试验结果表明,该方法具有可行性好、建模效果好、处理速度快等优势。

摘要：LiDAR点云数据存在数据量大、不易识别、不易处理的问题,为了解决上述问题,需要对点云数据进行分类处理。针对点云分类方法存在精度不高、处理过程复杂等难题,本文提出了一种基于高度差值的二次导数的建筑物、植被的点云分类方法,能够高效、准确地将各类点云分离。利用该方法分离点云数据,首先通过Terra Solid软件对原始LiDAR点云数据进行初步处理,去除噪点并提取出地表点云,然后利用规则建筑和不规则植被高度差异上的二次导数不同,提取出可能是建筑物或植被的点,并利用高斯偏差估计模型为建筑物、植被点的分类提供阈值,最后利用断点统计模型将建筑物、植被点云补充完整。为证明这种方法的可行性和有效性,使用Autzen_Stadium地区的LiDAR点云数据进行点云分类试验,结果表明,该方法具有可行性好、分类效果好、处理自动化等优势。