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公开(公告)号：CN105844707A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610148169.0
申请日：2016-03-15
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T17/05
CPC分类号： G06T17/05 , G06T2200/04
摘要： 本发明涉及一种基于城墙断面从LiDAR点云数据自动提取古城墙数据的方法，包括以下步骤：获取城墙待选区，矢量化得到顶部二维中心线，并插值得到完整的城墙顶部三维中心线；对城墙顶部三维中心线密集采样得到探测基点，计算每个探测基点断面上的点云；构建城墙断面格网；并基于城墙断面“横向探测—纵向探测”城墙顶部、垛口和侧面点云数据。本发明提出利用LiDAR点云数据提取古城墙的数据，解决了利用LiDAR技术进行数字存档的关键技术，有效的解决了传统测量耗时耗力，且无法获取城墙侧面细节信息的不足。本发明提出的“纵向探测?横向探测”的城墙侧面点精确提取方法，可以有效的实现城墙侧面细节信息和顶部信息的自动获取。
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公开(公告)号：CN103020342A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210512462.2
申请日：2012-12-04
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓和角点的方法，首先使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，即得到完整的建筑物轮廓；若需提取角点则将完整的建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于1m，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个地面角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该地面角点的高程。本发明所用的格网密度方法、格网密度阈值的理论估计确定方法、轮廓密度延伸的方法，保证了从地面LiDAR数据中提取准确的建筑物轮廓线段和高精度的地面角点；并且实现了自动化提取，大大提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN105844707B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610148169.0
申请日：2016-03-15
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明涉及一种基于城墙断面从LiDAR点云数据自动提取古城墙数据的方法，包括以下步骤：获取城墙待选区，矢量化得到顶部二维中心线，并插值得到完整的城墙顶部三维中心线；对城墙顶部三维中心线密集采样得到探测基点，计算每个探测基点断面上的点云；构建城墙断面格网；并基于城墙断面“横向探测—纵向探测”城墙顶部、垛口和侧面点云数据。本发明提出利用LiDAR点云数据提取古城墙的数据，解决了利用LiDAR技术进行数字存档的关键技术，有效的解决了传统测量耗时耗力，且无法获取城墙侧面细节信息的不足。本发明提出的“纵向探测‑横向探测”的城墙侧面点精确提取方法，可以有效的实现城墙侧面细节信息和顶部信息的自动获取。
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公开(公告)号：CN107133325A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710310894.8
申请日：2017-05-05
申请人： 南京大学 , 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心)
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及基于街景地图的互联网照片地理空间定位方法,步骤如下：预处理街景照片库，提取和描述特征，建立特征索引；根据索引，查询待查询照片每个特征的最近邻特征，并进行投票，修剪和平滑处理投票结果，得到最相似照片；根据已知的两两街景点之间距离，以最相似照片为圆心，划定缓冲区；对缓冲区内街景照片与待查询照片计算相似度，筛选出高相似度的照片作为相似照片集；将相似照片集和待查询照片一起进行特征提取、匹配，利用SfM算法配准照片，生成稀疏点云及相机的相对位置关系；根据已知的街景点坐标，推算未知的待查询照片外方位元素，实现定位定姿。实践证明，本发明提出的图像定位方法，能有效地对互联网任意来源的电子照片精确定位。
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公开(公告)号：CN106023312A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610319784.3
申请日：2016-05-13
申请人： 南京大学 , 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心)
IPC分类号： G06T17/05
CPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明公开了一种基于航空LiDAR数据的三维建筑物模型自动重建方法。其步骤为：利用反向迭代数学形态学滤波和基于点云密度的方法从航空LiDAR数据中提取建筑物屋顶点云；根据“种子区域选取—屋顶面片生长—面片平整优化”的策略提取并优化屋顶面片；构建二维规则格网对不同屋顶层进行重采样获取屋顶层的内部点和边缘点；优化不同屋顶层的边缘点；连接屋顶层的内部点和边缘点构建屋顶面和墙面，最终实现建筑物屋顶的三维模型重建。实践证明，本发明能够有效地重建建筑物屋顶三维模型，为不同屋顶层之间的连接提供了新的思路，具有较高的三维模型重建精度。
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公开(公告)号：CN104008552B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410266813.5
申请日：2014-06-16
申请人： 南京大学 , 南京市国土资源信息中心
摘要： 本发明涉及一种基于动态时间弯曲的时序SAR影像耕地提取方法，步骤包括：构建时序SAR影像；提取耕地参考时间序列；计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列之间的动态时间弯曲距离；计算结果阈值分割，待分类像元归类为耕地与非耕地；分割结果空域滤波，滤除孤立的耕地像元，填补连片耕地之间的缝隙，得到耕地的最终提取结果。本发明考虑到耕地时间序列特有的“时间轴弯曲”现象，使用动态时间弯曲距离（DTW）作为相似性度量标准，从而实现耕地像元与非耕地像元的划分，解决了传统方法无法适应时间轴畸变的时间序列相似性度量这一问题，提高了耕地的提取精度。本发明方法适应性强，提取精度可达82%以上，能够满足实际生产的需要。
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公开(公告)号：CN103440490B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201310423429.7
申请日：2013-09-16
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06K9/46
摘要： 本发明SAR影像时空相似性分析下的城市不透水面提取方法，首先对SAR影像数据集进行预处理，经过高精度匹配，构建像素级SAR影像时间序列；其次，采用动态时间弯曲（DTW）作为像素级SAR影像时间序列的相似性度量，计算采样混合像元与纯净像元的DTW值作为相似性提取的最大阈值，利用基于时间序列相似度的空间上下文分析方法，充分顾及相同地物像元时间序列较好的相似性和的空间的邻近性特征，以典型地物纯净像元的时间序列曲线为模板窗口，采用滑动窗口技术，分别计算模板窗口与滑动窗口内对应的时间序列曲线的DTW值，并采用像元的空间邻近规则从而确定中心像元的地物类型。该方法能够改善地物提取破碎现象，提高城市不透水面的信息提取精度。
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公开(公告)号：CN103020342B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210512462.2
申请日：2012-12-04
申请人： 南京大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓和角点的方法，首先使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，即得到完整的建筑物轮廓；若需提取角点则将完整的建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于1m，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个地面角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该地面角点的高程。本发明所用的格网密度方法、格网密度阈值的理论估计确定方法、轮廓密度延伸的方法，保证了从地面LiDAR数据中提取准确的建筑物轮廓线段和高精度的地面角点；并且实现了自动化提取，大大提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN107133325B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710310894.8
申请日：2017-05-05
申请人： 南京大学 , 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心)
IPC分类号： G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/29
摘要： 本发明涉及基于街景地图的互联网照片地理空间定位方法,步骤如下：预处理街景照片库，提取和描述特征，建立特征索引；根据索引，查询待查询照片每个特征的最近邻特征，并进行投票，修剪和平滑处理投票结果，得到最相似照片；根据已知的两两街景点之间距离，以最相似照片为圆心，划定缓冲区；对缓冲区内街景照片与待查询照片计算相似度，筛选出高相似度的照片作为相似照片集；将相似照片集和待查询照片一起进行特征提取、匹配，利用SfM算法配准照片，生成稀疏点云及相机的相对位置关系；根据已知的街景点坐标，推算未知的待查询照片外方位元素，实现定位定姿。实践证明，本发明提出的图像定位方法，能有效地对互联网任意来源的电子照片精确定位。
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公开(公告)号：CN106023312B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610319784.3
申请日：2016-05-13
申请人： 南京大学 , 云南省测绘资料档案馆(云南省基础地理信息中心)
IPC分类号： G06T17/05
摘要： 本发明公开了一种基于航空LiDAR数据的三维建筑物模型自动重建方法。其步骤为：利用反向迭代数学形态学滤波和基于点云密度的方法从航空LiDAR数据中提取建筑物屋顶点云；根据“种子区域选取—屋顶面片生长—面片平整优化”的策略提取并优化屋顶面片；构建二维规则格网对不同屋顶层进行重采样获取屋顶层的内部点和边缘点；优化不同屋顶层的边缘点；连接屋顶层的内部点和边缘点构建屋顶面和墙面，最终实现建筑物屋顶的三维模型重建。实践证明，本发明能够有效地重建建筑物屋顶三维模型，为不同屋顶层之间的连接提供了新的思路，具有较高的三维模型重建精度。
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