基于点云数据的黄土坡面微地形曲面重构
发布时间：2021-11-29 10:57
作为研究地表径流和土壤侵蚀过程的重要因子,微地形通过空间各点相对高程的变化与消长影响着径流的产生、流向,进而影响侵蚀类型的演变。为了高度定量化描述这一变化,需获取更精确的微地形DEM模型,这对于揭示黄土耕作坡面微地形土壤侵蚀机理具有重要的数据基础意义。目前,针对点云数据的黄土坡面微地形曲面重构和动态模拟的研究较少,且基于NURBS曲面重构DEM模型的应用仍处于探索阶段。为此,本文基于三维激光扫描仪获取60 mm/h雨强下、不同坡度（5°、10°、20°）等高耕作措施微地形水蚀发育各阶段黄土坡面高精度点云数据,探究了微地形NURBS曲面重构DEM过程中数据简化、最优移动分析窗口和地表糙度计算,并与IDW、Natural Neighbor和Kriging插值所生成的DEM精度进行了比较,最终获得黄土坡面微地形最佳DEM模拟方法与简化条件。主要结论如下:（1）微地形点云数据简化坡度对于点云数据的简化率和曲面创建时间有所影响。5°和10°坡下,当最小包围盒边长Lmin为4 mm时,点云数据简化率达70%左右,创建曲面时间2min,且不随Lmin的增大...
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
本文利用八叉树法的快速收敛特性、递归构建原理和空间划分规则创建拓扑关系并进行邻域搜索，如图2.2 所示(邵正伟和席平 2010)。为保证简化后每个子包围盒有且仅有 1 个数据点，首先需确定最小点间距，即最小包围盒边长 Lmin，作为分割结束的条件；然后将包围盒平均
（c）Lmin = 6 mm （d）Lmin = 8 mm图 3.1 5 坡溅蚀阶段局部点云简化结果Fig.3.1 Results of local point cloud simplification of 5 slope in splash erosion3.1.2 10°坡等高耕作点云简化由表 3.2 可知，当 Lmin≤5mm 时，各侵蚀发育阶段点云数据简化率较 5 坡而言略有增大；简化率随着 Lmin的增大逐渐变大，创建曲面的时间逐渐缩短并当 Lmin≧4 mm 时几乎不再发生变化，当 Lmin增大到 6mm 时，简化率的变化逐渐减小。结合图 3.2 可知，当 Lmin≤6mm 时，对侵蚀沟和耕作措施的呈现仍较明显，且能保留一定的边界特性；当Lmin增大到 8 mm 时，地形特征较不明显。
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种综合考虑采样点水平和高程误差的DEM建模算法[J]. 陈传法,闫长青,刘凤英,赵娜,刘国林. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(05)
[2]机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法[J]. 刘凯斯,王彦兵,宫辉力,李小娟,余洁. 地球信息科学学报. 2018(04)
[3]数字地形分析中适宜分析窗口选择方法的评价[J]. 呼雪梅,秦承志. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(10)
[4]基于重标极差（R/S）和小波分析的黄土坡耕地产流产沙特征研究[J]. 张慧荟,章慧,董艳,张青峰. 土壤学报. 2017(06)
[5]一种散乱点云的均匀精简算法[J]. 李仁忠,杨曼,刘阳阳,张缓缓. 光学学报. 2017(07)
[6]保留几何特征的散乱点云简化算法[J]. 张雨禾,耿国华,魏潇然,苏惠明,周明全. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(09)
[7]点云数据抽稀与加密对微地形数据分析的影响[J]. 魏舟,李光录,候雷,蔡娟娟,刘馨. 水土保持研究. 2016(03)
[8]微地形DEM的最佳点云密度选取[J]. 魏舟,李光录,任磊. 水土保持通报. 2015(06)
[9]坡面微地形DEM最佳分辨率的选择方法[J]. 任磊,李光录,杨晨辉,魏舟,杨娟. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2015(05)
[10]激光微地貌扫描仪测定侵蚀过程中地表糙度[J]. 张利超,杨伟,李朝霞,蔡崇法,王天巍. 农业工程学报. 2014(22)
硕士论文
[1]等高耕作微地形面积高程积分谱系研究[D]. 章慧.西北农林科技大学 2018
[2]黄土坡耕地微地形地表水文连通性特征研究[D]. 董艳.西北农林科技大学 2018
[3]黄土人工掏挖坡耕地地表微地形侵蚀分形特征研究[D]. 张慧荟.西北农林科技大学 2017
[4]基于三维激光点云数据和NURBS曲面的DEM构建[D]. 夏希.成都理工大学 2016
[5]三维激光扫描技术在坡面微地形观测中的应用[D]. 魏舟.西北农林科技大学 2015
[6]基于地面三维激光扫描技术的坡面微地形DEM研究[D]. 任磊.西北农林科技大学 2014
[7]基于点云的曲面重建技术研究[D]. 邱春丽.北京交通大学 2014
[8]中国地区SRTM3 DEM与ASTER GDEM高程精度质量评价[D]. 张朝忙.华中农业大学 2013
[9]基于激光雷达三维点云数据曲面重构技术的研究[D]. 梁群仙.北京交通大学 2012
[10]基于散乱点云的NURBS自由曲面重构技术的研究与实现[D]. 张坤.苏州大学 2011
本文编号：3526380
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
本文利用八叉树法的快速收敛特性、递归构建原理和空间划分规则创建拓扑关系并进行邻域搜索，如图2.2 所示(邵正伟和席平 2010)。为保证简化后每个子包围盒有且仅有 1 个数据点，首先需确定最小点间距，即最小包围盒边长 Lmin，作为分割结束的条件；然后将包围盒平均
（c）Lmin = 6 mm （d）Lmin = 8 mm图 3.1 5 坡溅蚀阶段局部点云简化结果Fig.3.1 Results of local point cloud simplification of 5 slope in splash erosion3.1.2 10°坡等高耕作点云简化由表 3.2 可知，当 Lmin≤5mm 时，各侵蚀发育阶段点云数据简化率较 5 坡而言略有增大；简化率随着 Lmin的增大逐渐变大，创建曲面的时间逐渐缩短并当 Lmin≧4 mm 时几乎不再发生变化，当 Lmin增大到 6mm 时，简化率的变化逐渐减小。结合图 3.2 可知，当 Lmin≤6mm 时，对侵蚀沟和耕作措施的呈现仍较明显，且能保留一定的边界特性；当Lmin增大到 8 mm 时，地形特征较不明显。
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种综合考虑采样点水平和高程误差的DEM建模算法[J]. 陈传法,闫长青,刘凤英,赵娜,刘国林. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(05)
[2]机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法[J]. 刘凯斯,王彦兵,宫辉力,李小娟,余洁. 地球信息科学学报. 2018(04)
[3]数字地形分析中适宜分析窗口选择方法的评价[J]. 呼雪梅,秦承志. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(10)
[4]基于重标极差（R/S）和小波分析的黄土坡耕地产流产沙特征研究[J]. 张慧荟,章慧,董艳,张青峰. 土壤学报. 2017(06)
[5]一种散乱点云的均匀精简算法[J]. 李仁忠,杨曼,刘阳阳,张缓缓. 光学学报. 2017(07)
[6]保留几何特征的散乱点云简化算法[J]. 张雨禾,耿国华,魏潇然,苏惠明,周明全. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(09)
[7]点云数据抽稀与加密对微地形数据分析的影响[J]. 魏舟,李光录,候雷,蔡娟娟,刘馨. 水土保持研究. 2016(03)
[8]微地形DEM的最佳点云密度选取[J]. 魏舟,李光录,任磊. 水土保持通报. 2015(06)
[9]坡面微地形DEM最佳分辨率的选择方法[J]. 任磊,李光录,杨晨辉,魏舟,杨娟. 西北农林科技大学学报(自然科学版). 2015(05)
[10]激光微地貌扫描仪测定侵蚀过程中地表糙度[J]. 张利超,杨伟,李朝霞,蔡崇法,王天巍. 农业工程学报. 2014(22)
硕士论文
[1]等高耕作微地形面积高程积分谱系研究[D]. 章慧.西北农林科技大学 2018
[2]黄土坡耕地微地形地表水文连通性特征研究[D]. 董艳.西北农林科技大学 2018
[3]黄土人工掏挖坡耕地地表微地形侵蚀分形特征研究[D]. 张慧荟.西北农林科技大学 2017
[4]基于三维激光点云数据和NURBS曲面的DEM构建[D]. 夏希.成都理工大学 2016
[5]三维激光扫描技术在坡面微地形观测中的应用[D]. 魏舟.西北农林科技大学 2015
[6]基于地面三维激光扫描技术的坡面微地形DEM研究[D]. 任磊.西北农林科技大学 2014
[7]基于点云的曲面重建技术研究[D]. 邱春丽.北京交通大学 2014
[8]中国地区SRTM3 DEM与ASTER GDEM高程精度质量评价[D]. 张朝忙.华中农业大学 2013
[9]基于激光雷达三维点云数据曲面重构技术的研究[D]. 梁群仙.北京交通大学 2012
[10]基于散乱点云的NURBS自由曲面重构技术的研究与实现[D]. 张坤.苏州大学 2011
本文编号：3526380
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3526380.html
