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基于不同地形LiDAR点云数据的最优压缩方法
被引量:
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作者
王海君
许捍卫
金文韬
《地理空间信息》
2016年第10期19-21,4,共3页
针对不同地形求解LiDAR点云数据在各种插值算法下不同比例尺允许的标准差内的最佳压缩率,以便提高数据处理的速率,为方便LiDAR数据的处理提供一种简便快捷的压缩方法。介绍了基于ArcGIS软件本源的最佳压缩方法、基于Python的点的坡度差...
针对不同地形求解LiDAR点云数据在各种插值算法下不同比例尺允许的标准差内的最佳压缩率,以便提高数据处理的速率,为方便LiDAR数据的处理提供一种简便快捷的压缩方法。介绍了基于ArcGIS软件本源的最佳压缩方法、基于Python的点的坡度差的压缩方法和基于Python的坡度法向压缩方法。
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关键词
最佳压缩率
地形插值
标准差
坡度
差
坡度法向量
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职称材料
题名
基于不同地形LiDAR点云数据的最优压缩方法
被引量:
1
1
作者
王海君
许捍卫
金文韬
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《地理空间信息》
2016年第10期19-21,4,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(41101374
41101374)
+1 种基金
水利部公益性行业科研专项经费资助项目(201201025
201201025)
文摘
针对不同地形求解LiDAR点云数据在各种插值算法下不同比例尺允许的标准差内的最佳压缩率,以便提高数据处理的速率,为方便LiDAR数据的处理提供一种简便快捷的压缩方法。介绍了基于ArcGIS软件本源的最佳压缩方法、基于Python的点的坡度差的压缩方法和基于Python的坡度法向压缩方法。
关键词
最佳压缩率
地形插值
标准差
坡度
差
坡度法向量
Keywords
the best compression ratio
terrain interpolation
standard deviation
the difference of slope
slope of the normal vector
分类号
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不同地形LiDAR点云数据的最优压缩方法
王海君
许捍卫
金文韬
《地理空间信息》
2016
1
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引用分析
参考文献
引证文献
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