导读:本文包含了古数字高程模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:LIDAR,数字高程模型,生产工艺
古数字高程模型论文文献综述
周琦,韩富圆,侯加林[1]（2019）在《利用Lidar-DP系统生产数字高程模型方法研究》一文中研究指出LiDAR(Light Detection And Ranging)是激光探测及测距系统的简称,由激光雷达进行扫描所获取的数据,即为激光雷达点云数据。激光雷达点云数据的应用十分广泛,可用于数字叁维城市的建设、叁维地形获取、叁维文物重建、地籍调查、电力清查等领域,本文旨在研究利用Lidar-DP系统生产数字高程模型方法,同时验证其生产工艺的可行性及成果精度。(本文来源于《经纬天地》期刊2019年04期）
甘承萍[2]（2019）在《数字高程模型在缺陷路段地质测绘中的应用》一文中研究指出针对探地雷达在缺陷路段地质测绘中存在测绘误差大的问题,将数字高程模型应用到缺陷路段地质测绘中,以提高测绘精度,降低测绘误差。应用过程主要分为3个步骤:1)利用数字摄影测量方法获取缺陷路段地质相关数据;2)采用距离加权插值法完成数据内插;3)选择叁角形建模方法,通过插值结果在计算机辅助下完成缺陷路段的数字高程模型建模。实验结果表明:与探地雷达相比,数字高程模型的高程测量误差更小,误差降低9.51 m。由此说明,数字高程模型测绘精度较高,解决了探地雷达存在的问题。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年16期）
潘忆江[3]（2019）在《数字高程模型在大型信息系统试验选址中的应用》一文中研究指出大型信息系统试验选址是试验准备工作中的关键问题,关系到整个试验的成败。传统选址方法存在效率低、不准确等不足。本文提出了一种利用数字高程模型完成试验选址的方法。与传统选址方法相比,该方法具有高效、可靠的优势。首先利用层次分析法建立选址准则,利用选址准则对数字高程模型进行空间分析,最后确定符合试验要求的选址。本文以一大型系统试验选址为例,验证了该方法的可行性。(本文来源于《现代导航》期刊2019年04期）
叶果[4]（2019）在《基于混合算法的数字高程模型及数据结构构建》一文中研究指出本文对DTM的应用进行了简要的介绍,并讨论了数字地面模型(DTM),数字高度模型(DEM或DHM)和数字地形模型(DGM)叁个概念,并对它们的差异和联系加以解释。详细介绍了混合模型的构建方法,地形复杂度的计算方法,混合模型的数据结构和叁角剖分算法,并对混合模型在叁维地形可视化中的优势进行了相关阐述。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年12期）
陈昊,刘世杰,童小华,胡明[5]（2019）在《嫦娥四号着陆点区域高分辨率数字高程模型构建》一文中研究指出嫦娥四号登月探测器成功着陆于冯·卡门撞击坑内,实现了人类历史上首次月背软着陆。嫦娥四号登月探测器着陆区的高分辨率数字高程模型(DEM)对后续任务顺利开展至关重要,着陆点区域的叁维地形可为月球探测提供关键空间信息支撑,但在嫦娥四号着陆点区域,月球轨道激光高度计生成的DEM/LOLA DEM分辨率仅有30 m,未见公布高分辨率DEM。基于高分辨率的月球勘测轨道飞行器窄角相机(LROC NAC)影像,利用摄影测量法和阴影恢复形状方法(SFS)针对嫦娥四号着陆点区域,生成了着陆点区域的高分辨率DEM。结果表明,SFS法生成的DEM分辨率更高,重建的地形更加精细。(本文来源于《上海航天》期刊2019年03期）
吕永江[6]（2019）在《在公路选线中数字高程模型叁维设计的应用》一文中研究指出伴随当前公路测绘技术水平进一步提高,信息技术发展速度进一步加快,在精度却达到相关标准的条件下,通过外业勘察自动化和相关的计算机辅助手段,公路从业人员可以很好的解决一些技术难题与公路辅助计算智能化与高精度的dem是分不开的,如何在实际操作过程中获取dem值,构建模型是非常关键的,一定要具体分析DNA的精度,根据数字高程模型叁维公路来进行选线,通过不同条件、不同手段下的dem精度的分析和应用,只有这样才能更好的做好公路智能选线的工作,并且给叁维公路设计提供更好的经验。(本文来源于《黑龙江交通科技》期刊2019年06期）
乔川[7]（2019）在《基于数字高程模型的高空远距离航空相机对地目标定位技术研究》一文中研究指出高空远距离航空相机作为目前获取地面目标区域图像信息的主要光电设备之一,可在10km到20km高空对10km到100km之间的目标进行成像测量。以其作用距离远,成像分辨率高、定位精度高等优势,已在航空遥感领域得到广泛应用。为了更加准确的获取战场信息,精确打击地面目标,提高目标的定位精度十分重要,而复杂的空中环境导致高空远距离大角度倾斜成像的航空相机目标定位难度巨大,目前这是航空成像测量领域中一个亟待解决的问题。因此,本文提出了一种适用于高空远距离航空相机的目标定位方法,并分析了造成定位误差的主要因素,提高了对目标的定位精度。本文讨论了高空远距离航空相机对地目标定位技术的理论基础和发展现状,对目标定位的各个环节进行了系统地研究。为准确地获取目标的地理位置信息,提出了基于数字高程模型的对地目标定位方法,采用蒙特卡洛法分析了影响目标定位精度的因素,为实际工程应用提供理论指导。深入分析目标的运动特性,设计了一种交互多模型卡尔曼滤波器,实现了对定位精度的进一步提高。利用定位数据获取的图像地理位置信息,提出了一种航空遥感图像自动配准算法,实现了对无明显特征的航空遥感图像的配准。最后将算法移植到DSP中,设计并制作了定位解算模块,并利用实际飞行试验了目标定位算法和图像配准算法的有效性。本文具体工作可分为以下几部分:为准确地获取目标地理位置信息,提出了基于数字高程模型的对地目标定位方法。依据机载GPS(Global Position System,全球定位系统)/INS(Inertial Navigation System,惯性导航系统)组合导航系统测量的航空相机的位置、姿态信息以及航空相机中位置编码器测量的框架角位置信息,利用齐次坐标变换的方法求解目标在大地坐标系下的指向,利用地球椭球模型和数字高程模型,确定目标点的经纬度信息。该方法不需要激光测距设备,可对复杂地形区域目标进行定位。分析讨论了影响目标定位精度的主要因素,并采用蒙特卡洛法对目标定位精度进行仿真分析。仿真实验结果表明,地形误差对目标定位精度影响很大,当成像倾角小于30°时,定位误差主要来源于目标大地高误差。采用基于数字高程模型的目标定位算法,在垂直成像时,定位精度可达到30m以内,当成像倾角在0~70°之间时,对山地地区(地形起伏标准差为190m)目标定位,可将定位精度提高5~7倍,对丘陵地区(地形起伏标准差为100m)目标定位,可将定位精度提高3~4倍。利用高空远距离航空相机的监视跟踪能力,对目标进行多次成像测量,采用滤波的方式进一步减小目标定位误差。深入研究目标的运动特性,建立了目标速度矢量方向发生变化(目标转弯)时的运动模型,采用两个系统状态方程,设计了交互多模型卡尔曼滤波对运动目标的位置进行估计,实现目标定位精度的进一步提高。通过仿真实验,将交互多模型卡尔曼滤波定位算法与传统基于单一直线运动模型的卡尔曼滤波定位算法进行比较。结果显示,传统卡尔曼滤波定位算法可将目标定位精度提高2~3倍,而文中设计的交互多模型卡尔曼滤波定位算法可将目标定位精度提高3~4倍。说明交互多模型卡尔曼滤波定位算法能够更好地适应目标的运动状态。基于特征信息的图像配准算法无法对无明显特征的航空遥感图像进行配准,针对这一问题,提出了一种基于地理位置信息的图像自动配准算法。首先确定两幅航空遥感图像的重迭区域;然后在其中一幅图像的重迭区域内选取匹配点,并利用目标定位算法计算匹配点的地理位置信息;最后计算该匹配点对应另一幅航空遥感图像的像素值,实现图像的配准。该方法不需要提取图像的特征信息,因此对特征不明显的航空遥感图像也适用。经过仿真实验验证,其配准精度可优于15像素。设计了基于DSP芯片的定位解算模块用于实现定位算法的实时解算。通过飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性。在载机飞行高度15000m时,对不同成像倾角的目标采用基于地球椭球模型和基于数字高程模型的定位算法对目标进行定位。采用数字高程模型的对地目标定位算法可有效降低地形起伏对目标定位的影响,从而将目标定位精度提高2~4倍。对基于地理位置信息的图像配准算法进行验证,结果表明,对于特征不明显的两幅航空遥感图像,采用基于特征信息的配准算法无法进行配准,采用文中基于地理位置的图像配准算法可准确获取匹配点的像素值,从而实现配准。综上所述,本文通过对高空远距离航空相机定位方法的研究,在现有研究成果的基础上,提出了一种基于数字高程模型的对地目标定位方法,有效提高了对地目标定位精度,对航空光电测量领域的发展具有重要意义。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2019-06-01）
闵柯[8]（2019）在《全球数字高程模型数据在国外铁路勘测设计中的应用》一文中研究指出以"一带一路"沿线SATER GDEM)在国外项目中的可行性进行分析。介绍全球数字高程模型的数据来源、特点、精度,阐述全球数字高程模型数据在国外铁路项目前期勘察设计中的应用范围及主要工作方法。同时,采用数据对比与误差分析的方法,对铁路项目前期设计(基于数模)和施工图设计(基于实测)阶段的数据进行对比分析,结果表明,在缺乏地形图的情况下,全球数字高程模型数据在国外铁路前期设计阶段实用性很强,利用其快速制作的1∶50 000或其他比例的地形图,可以将工程量误差控制在20%以内,数据精度满足项目前期的设计要求。(本文来源于《铁道勘察》期刊2019年03期）
邱福林[9]（2019）在《基于数字高程模型叁维公路选线设计》一文中研究指出在对公路进行设计的过程中,路线设计当中最早使用计算机,而且效果也非常好,然而在传统的路线公路设计的时候,道路一般情况下需要根据纵断面、横断面、平面叁个面来进行完整的线形设计。公路计算机辅助设计也是如此,然而在设计平、横、纵叁个面的过程中往往会产生相互作用、相互影响的情况。在中断面和横断面的设计工作结束之后,平面设计都需要进行合理的修改,而这些修改一般情况下需要进行反反复复的操作才可以完成,为了防止出现一些设计缺陷,本文主要通过叁维空间线形设计的手段来合理规划和设计,让计算机辅助设计将所有的线路叁维设计完成。(本文来源于《黑龙江交通科技》期刊2019年05期）
何超[10]（2019）在《车前地形数字高程模型建立方法研究》一文中研究指出应急救援车辆由于其特定的用途,对车辆的行驶平顺性具有较高的要求。悬架系统作为传递路面激励的关键部件,对车辆的行驶平顺性具有重要的影响。通过建立车辆前方地形的数字高程模型,提前获取车轮将要经过路面的高程信息,进而调控悬架系统衰减来自路面的振动,使应急救援设备安全高效的到达目的地。本文结合国家重点研发计划课题“高机动应急救援车辆(含消防车辆)专用底盘及悬挂技术研究”项目(项目编号:2016YFC0802902),依据预瞄式主动悬架理念,采用激光雷达采集车前地形的点云数据,对原始点云数据进行处理,完成对车前地形数字高程模型的构建,以便提取悬架系统所需的高程信息。论文主要的完成的工作如下:在阅读大量有关路面检测与叁维重构的文献的基础上,分析用于车载的路面地形检测方法,并对广泛应用的用于数字高程模型构建的叁种建模方式进行研究,选用合适的路面检测技术和建模方法。设计整个车前地形数据采集系统。介绍激光雷达的应用背景及其工作原理,选择合适的激光雷达型号,在此基础上确定激光雷达安装位置及角度,结合惯性测量单元与GPS完成多传感器融合方案的设计,并对激光雷达的测量结果进行零点修正。点云数据处理。对初始的雷达点云数据结合几大坐标系统,在MATLAB中进行坐标变换处理,得到可用的大地坐标系下的路面点云叁维坐标信息,随后对离散的点云数据通过KD-tree构建点云之间的拓扑关系。由于数据采集过程中测量噪声的存在,通过统计滤波器去除点云数据中的噪声点。改进的Delaunay叁角网生成算法完成数字高程模型的建立。完成现有的叁种Delaunay叁角网生成算法建模过程,并在此基础上依据项目需求改进Delaunay叁角网生成算法,完成数字高程模型的建立。该模型有效地降低了平坦地形数据的影响,提高了模型利用效率。根据预设的车轮轨迹从模型中提取点云高程信息,运用RBF拟合算法完成点云高程信息的拟合处理,验证所构建的数字高程模型的有效性。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
古数字高程模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对探地雷达在缺陷路段地质测绘中存在测绘误差大的问题,将数字高程模型应用到缺陷路段地质测绘中,以提高测绘精度,降低测绘误差。应用过程主要分为3个步骤:1)利用数字摄影测量方法获取缺陷路段地质相关数据;2)采用距离加权插值法完成数据内插;3)选择叁角形建模方法,通过插值结果在计算机辅助下完成缺陷路段的数字高程模型建模。实验结果表明:与探地雷达相比,数字高程模型的高程测量误差更小,误差降低9.51 m。由此说明,数字高程模型测绘精度较高,解决了探地雷达存在的问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
古数字高程模型论文参考文献
[1].周琦,韩富圆,侯加林.利用Lidar-DP系统生产数字高程模型方法研究[J].经纬天地.2019
[2].甘承萍.数字高程模型在缺陷路段地质测绘中的应用[J].电子测量技术.2019
[3].潘忆江.数字高程模型在大型信息系统试验选址中的应用[J].现代导航.2019
[4].叶果.基于混合算法的数字高程模型及数据结构构建[J].电子技术与软件工程.2019
[5].陈昊,刘世杰,童小华,胡明.嫦娥四号着陆点区域高分辨率数字高程模型构建[J].上海航天.2019
[6].吕永江.在公路选线中数字高程模型叁维设计的应用[J].黑龙江交通科技.2019
[7].乔川.基于数字高程模型的高空远距离航空相机对地目标定位技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所).2019
[8].闵柯.全球数字高程模型数据在国外铁路勘测设计中的应用[J].铁道勘察.2019
[9].邱福林.基于数字高程模型叁维公路选线设计[J].黑龙江交通科技.2019
[10].何超.车前地形数字高程模型建立方法研究[D].吉林大学.2019