高原山地不同石漠化等级土壤团聚体稳定性对土壤养分的响应

探究岩溶地区石漠化过程中土壤团聚体稳定性水平及养分特征,为推动该区域内土壤修复和植被恢复工作提供理论支持。以喀斯特高原山地潜在、轻度、中度和强度石漠化4种不同等级的土壤为研究对象,对0~20 cm土层内4种土壤团聚体(大于2 mm,0.25~2 mm,0.053~0.25 mm,小于0.053 mm)的分布特征和3种养分(有机碳、全氮和全磷)的变化趋势进行分析。结果表明:①不同石漠化环境中团聚体含量随着粒径的增大而增高,粒径大于0.25 mm的团聚体含量比例均占约70%。②强度石漠化样地的团聚体稳定性指标MWD、GMD和SSSI均高于轻度,并与潜在和中度样地出现显著性差异。③样地环境石漠化程度依次为潜在、轻度、中度、强度,但团聚体中有机碳、全氮、全磷从大到小的变化趋势为强度、轻度、中度、潜在,粒径分布和石漠化等级对团聚体有机碳、全氮含量变化有显著的影响,小粒径团聚体的有机碳、全氮含量高于大粒径团聚体。对土壤养分的起主要贡献作用的粒径为大于0.25 mm。

基于Kinect三维重建的地下井室可视化方法研究

针对现有地下井室病害探测与维护方法的不足,提出了一种基于Kinect三维重建的地下井室可视化方法,以实现其三维可视化探测与维护。还提出了一种基于多项式曲面拟合的Kinect深度测量误差修正方法,利用联合双边滤波算法对深度图像数据进行预处理;结合SIFT特征匹配和改进的RANSAC算法获取相邻点云间的初始位姿,并利用基于邻域特征的ICP算法进一步实现不同视角点云的精确配准,从而获取全局一致的稠密三维点云。最后,在三维稠密点云的基础上进行曲面重建和纹理贴图,以实现地下井室真实三维重建。实验结果表明所提方法可有效修正Kinect深度相机的深度测量误差,在0.5~4.5m的测距范围内,其三维重建精度可达2cm;在4.5~7m的测距范围内,精度也可以保持在4.5cm以内。所提重建方法可实现地下井室真实场景的三维可视化,为地下井室的探测和维护提供了技术支持。

一种改进的RGB-D SLAM室内空间三维重建方法

针对RGB-D SLAM室内三维重建方法存在特征点匹配精度不高和重建结果质量不佳的问题,本文提出一种改进的基于ORB特征点的RGB-D SLAM室内三维重建方法。前端利用改进的RANSAC算法提升特征点匹配精度,结合PnP实现点云图像的精确配准;后端采用位姿图进行优化,降低噪声数据对重建的影响;并利用回环检测控制重建过程中的误差累积。为验证所提方法的有效性,本文基于开源的RGB-D数据集,选取了多组数据,将本文方法与传统的RGB-SLAM三维重建方法进行比较,实验结果表明,所提出的特征点匹配方法能显著提高特征点的匹配精度,正确匹配率约为94%,较传统RANSAC算法提升6.5%;所提方法与传统RGB-D SLAM重建方法相比,重建结果质量更优,其中相机估计轨迹与真实轨迹互差RMS结果更佳,RMS值均小于0.08m。