摘要：近年来,随着空间信息获取技术的发展,激光扫描技术在城市三维数据采集中应用越来越广泛,本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效地从离散点云中提取道路标识线的方法。该方法首先利用车载激光点云数据中的高程信息和反射强度信息对原始点云进行滤波。然后将分割后的点云数据投影到二维平面中,利用反射强度信息和点云空间分布信息生成点云强度特征图像,利用标线规则的几何形状,对连通区域进行道路标识线的提取。最后,基于道路标识线的语义信息,利用Hough变换对检测到的标识线进行分类和连接,从而提取完整、准确的三维道路标识线点云数据。通过居民区和高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线和干扰因素较多的居民区界线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。

摘要：分析了斜尺测量和倒尺测量在高铁桥梁沉降观测中存在的缺陷,提出一种悬挂式水准尺。介绍了其外观设计和采用悬挂式水准尺进行桥梁沉降观测的方法。通过实例进行对比分析,验证了悬挂式水准尺应用于高铁沉降观测的可行性。

摘要：目前国内高压输电线路杆塔三维模型大多依靠专业建模人员参考相应的设计参数,采用CAD软件手工创建,工作量大且费时、费力,难以满足高压输电线路走廊快速数字化建模的需要。对此,提出了一种输电杆塔三维模型组件式建模方法,满足建模人员对输电杆塔的快速、高精度三维重建。通过对不同类型输电杆塔的现有三维模型进行分解,建立输电杆塔的全要素组件模型库,实现模型库中的不同组件能够根据其固定的连接关系自动拼接。在对特定杆塔建模时,用户只需指定输电杆塔的类型和高度参数,并对模型方向和塔头宽度进行微调,即可获得输电杆塔的高精度三维模型。该方法能降低输电线路杆塔三维建模的难度,提高建模效率,满足电力线路走廊快速数字化建模的工程应用需要。

摘要：针对目前灰色模型在建筑物沉降预测中存在的问题,提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并以某建筑物沉降为例,验证该改进算法的可行性,结果表明改进算法的灰色模型在处理该类数据上更加具有一定的优势。

摘要：研究了基于3DS MAX软件的校园三维模型的制作步骤和方法,讨论了校区建模的数据采集、纹理生成、模型修改等关键技术;特别阐述了室内建模的制作方法和技巧,弥补了三维室内建模的空白。

摘要：通过试验研究表明:对滑坡变形机制研究或精度要求较高时,采用测量机器人(Georobot)技术是目前最理想的方法;若只对滑坡的长期趋势进行监测或精度要求较低,且滑坡范围较大时,采用GPS技术加测地面边的方法有较大优越性。三峡工程近坝库岸野猫面滑坡宜采用Georobot监测,而黄腊石滑坡监测用GPS加测地面边的方法更好。

摘要：随着科学技术的发展,建筑的设计要求越来越新颖,大楼的建设形状和高度不断突破。在施工、运营阶段,建筑的变形监测工作变得越来越重要。施工中必须实时提供建筑物的形变信息,给施工单位提供足够的数据参考来保证施工过程的正常运作。对大楼建设过程中的安全性进行了评估。IBIS-S系统可以对建筑物进行高精度实时变形监测,实时掌握建筑物的动态变化。

摘要：测量工作中,观测数据可能会带有粗差,从而给数据处理带来困难,因此必须及时的发现并剔除观测数据中的粗差。基于粗差检验的原理,利用MATLAB强大的计算能力用于粗差探测中,通过对实例从整体和局部进行假设检验分析,结果表明是有效的,可行的。

摘要：在深度学习理论模型的基础上,提出了基于卷积神经网络的云检测方法。以GF-2号卫星影像为数据源,选取广西壮族自治区贵港市为实验区,提取了不同下垫面的云,验证了该方法的有效性。

摘要：本文在简要介绍云计算与GIS技术的基础上,重点分析了基于云计算的GIS系统的优势及其设计问题,并设计了一种基于云计算的GIS系统框架,给出了框架的层次模型和平台功能。