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CT图像的体元大小对EGSnrc蒙特卡罗剂量计算的影响

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核技术 2007年第2期30卷 143-146页

作者：吴爱东吴宜灿中国科学院等离子物理研究所合肥230031

目前的放射治疗计划系统采用经验或半经验常规剂量算法,计算得到的剂量分布不够精确,而蒙特卡罗剂量算法是一种精确的剂量计算方法,但其计算时间冗长问题最终影响临床的应用。本文基于一例病人头部电子计算机体层成像(Computer Tomograp... 详细信息

目前的放射治疗计划系统采用经验或半经验常规剂量算法,计算得到的剂量分布不够精确,而蒙特卡罗剂量算法是一种精确的剂量计算方法,但其计算时间冗长问题最终影响临床的应用。本文基于一例病人头部电子计算机体层成像(Computer Tomography,CT)数据,应用EGSnrc(Electron Gamma Shower NRC,EGSnrc)蒙特卡罗程序,研究不同体元大小对剂量分布计算精度和计算时间等的影响。

关键词：剂量计算体元 CT图像蒙特卡罗方法

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强度体元基元下的机载LiDAR 3D滤波

地球信息科学学报 2019年第12期21卷 1945-1954页

作者：王丽英王圣李玉辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院

针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维(3 Dimensional,3D)滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规... 详细信息

针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维(3 Dimensional,3D)滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度(体元内激光点的量化平均反射强度值)体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了"空间邻域尺度"参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明:51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。

关键词：激光雷达滤波体元强度连通区域空间邻域尺度

一种基于三棱柱体体元的三维地层建模方法及应用

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中国图象图形学报（A辑） 2001年第3期6卷 285-290页

作者：张煜白世伟中国科学院武汉岩土力学研究所武汉430071

传统的基于表面的数字模型在构建地层时会导致地层模型显示和分析的复杂化 ,例如在基于剖面的地层轮廓重建时 ,不同剖面之间轮廓线的分叉问题以及对应和拼接问题等 .为了有效地显示三维层状地层的结构 ,建立了一种基于三棱柱体体元的数... 详细信息

传统的基于表面的数字模型在构建地层时会导致地层模型显示和分析的复杂化 ,例如在基于剖面的地层轮廓重建时 ,不同剖面之间轮廓线的分叉问题以及对应和拼接问题等 .为了有效地显示三维层状地层的结构 ,建立了一种基于三棱柱体体元的数字地层模型 ,同时给出了相关的剖分算法 .由于体元的引入 ,致使相应的剖面和切割算法得到了简化 ,并解决了工程地质中常见的层状地层模型任意剖面和任意切割的显示问题 ,也使工程中的多种操作可以在计算机上得到模拟 .同时 ,还列举了基于该模型的相关应用 .

关键词：数字地层模型三棱柱体元数字建模三维可视化

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一种顾及体元邻域关系的行道树提取方法

遥感信息 2020年第4期35卷 105-112页

作者：徐嘉淼刘如飞魏晓东柴永宁山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 青岛秀山移动测量有限公司山东青岛266590

文章提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树点云自动化提取方法。首先,对原始点云进行预处理,建立三维规则格网;其次,计算非空体元的回波反射强度与曲率特征,对体元进行空间邻域分析,获取完整树干点云;然后,建立树冠分层点云投影面积... 详细信息

文章提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树点云自动化提取方法。首先,对原始点云进行预处理,建立三维规则格网;其次,计算非空体元的回波反射强度与曲率特征,对体元进行空间邻域分析,获取完整树干点云;然后,建立树冠分层点云投影面积理论模型,聚类搜索疑似树冠点云,在理论模型的约束下对树冠点云进行判别与提取,进一步去除路灯噪点。实验结果表明,在城市道路场景下,该方法不受邻近地物的影响,能够自动化提取道路两侧完整的行道树点云,具有较强的应用价值。

关键词：车载激光点云体元行道树提取空间邻域关系点云投影面积

基于体元逐层聚类的TLS点云数据单木分割算法

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中南林业科技大学学报 2017年第12期37卷 58-64,71页

作者：邢万里邢艳秋黄杨曲林尤号田东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省测绘科学研究所黑龙江哈尔滨150040

为了提高地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)点云数据的单木分割精度及分割效率,以落叶期的蒙古栎人工林为研究对象,以TLS为基础数据,在三维点云数据体元化的基础上提出一种基于体元逐层聚类的单木分割算法,通过分析体元在... 详细信息

为了提高地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)点云数据的单木分割精度及分割效率,以落叶期的蒙古栎人工林为研究对象,以TLS为基础数据,在三维点云数据体元化的基础上提出一种基于体元逐层聚类的单木分割算法,通过分析体元在竖直方向的z值序列准确获取单木的位置,然后利用模糊C均值算法以单木位置为初始聚类中心从最底层体元开始进行逐层聚类,最终实现样地水平蒙古栎单木分割。研究结果表明,通过分析体元在竖直方向的z值序列能准确获取单木的位置,本研究提出的单木分割算法能够实现样地水平单木的精确分割。

关键词：地基激光雷达TLS 体元逐层聚类模糊C均值单木分割

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基于似三棱柱体体元的三维地质体漫游技术

微计算机信息 2005年第12S期21卷 192-194页

作者：郑蔚张冬梅戴光明湖北武汉中国地质大学计算机学院 430074

本文简要介绍了一种新的三维地学空间构模方法—似三棱柱(STP法)。用它作为基本体元来实现三维地质体的可视化,该方法首先将原始钻孔数据经过预处理形成各个地层上下对应的三角网格高程数据,然后连接相邻地层上下对应的网格形成似三棱... 详细信息

本文简要介绍了一种新的三维地学空间构模方法—似三棱柱(STP法)。用它作为基本体元来实现三维地质体的可视化,该方法首先将原始钻孔数据经过预处理形成各个地层上下对应的三角网格高程数据,然后连接相邻地层上下对应的网格形成似三棱柱。在此体元上对三维地质体漫游技术中大量使用到的直线、平面与似三棱柱体元的求交算法做了一定的研究,最终借鉴OpenGL的功能,实现了三维地质体的几种钻孔虚拟漫游的操作。

关键词：似三棱柱体元求交算法虚拟漫游

基于体元的3D道路提取及其在道路网构建中的应用

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基于体元的3D道路提取及其在道路网构建中的应用

作者：段孟柳辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

道路作为国民经济的命脉,在生产生活中发挥着十分重要的作用。机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术可以快速获取高精度的三维(3 Dimension,3D)点云数据,它的出现使得道路3D信息的快速提取成为可能。已有经典的基于机载... 详细信息

道路作为国民经济的命脉,在生产生活中发挥着十分重要的作用。机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术可以快速获取高精度的三维(3 Dimension,3D)点云数据,它的出现使得道路3D信息的快速提取成为可能。已有经典的基于机载LiDAR点云的道路提取方法中主要采用的数据结构有规则格网、不规则三角网和点云。其中,前两者为2.5D数据结构,同一平面坐标只对应一个高程值,因此对3D点云进行表达时会造成有效信息的损失,影响道路提取结果的完整性;点云数据结构包含了原始数据的所有信息,但是数据点的空间关系难以利用导致道路提取结果精度降低。因此,有必要采用一种更为简单的3D数据结构——体元,本文围绕构建一种灰度体元数据结构模型展开研究,并在此模型基础上提取3D道路体,进而应用于道路网的构建。论文的创新点主要包括:(1)提出一种灰度体元数据结构模型。该模型主要将数据集的包围盒划分为3D体元格网并根据激光点的强度值为体元赋值。模型将原始LiDAR点云规则化为以体元为结构单元的3D体元数据,为后续道路提取奠定了基础。(2)提出了一种从构建的灰度体元数据结构模型中提取道路体元的3D道路提取方法。该方法首先选取种子体元,然后标记种子体元及其3D连通集合,最后利用数学形态学对其进行优化,综合利用了道路的高程和强度信息,基于3D连通构建的思想提取3D道路。(3)提出了一种从3D道路体中构建道路网的方法。该方法首先检测并填补道路空洞,然后提取骨架线并对骨架线去噪,主要基于道路体元在灰度体元数据结构模型中的空间索引构建道路网。利用不同道路复杂情况的两组实验数据对所提方法进行验证,并对道路体及道路网提取结果进行定量评价,结果表明道路体的完整率、正确率均达到80%以上,道路网的结果均达到85%以上,同时也验证了提出的灰度体元数据结构模型的可行性。

关键词：道路提取激光雷达体元道路网点云

基于体元和车载激光扫描数据的行道树提取方法研究

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基于体元和车载激光扫描数据的行道树提取方法研究

作者：吴宾华东师范大学

学位级别：硕士

行道树是城市生态系统和城市景观的重要组成部分,具有重要的生态和社会服务功能。由于行道树形态特征复杂,受人为因素影响较大、形态变化较快,探索一种自动、快速、准确的行道树信息提取方法对市容绿化管理和规划具有重要的意义。车载... 详细信息

行道树是城市生态系统和城市景观的重要组成部分,具有重要的生态和社会服务功能。由于行道树形态特征复杂,受人为因素影响较大、形态变化较快,探索一种自动、快速、准确的行道树信息提取方法对市容绿化管理和规划具有重要的意义。车载激光扫描系统作为城市近景三维空间信息采集的一个重要手段,具有快速获取道路两侧地物(包括行道树)三维信息的能力。本文提出了一种基于体元和邻域搜索标记的单株行道树提取方法,该方法可以从车载激光扫描点云数据中自动提取出组成单株行道树的激光点,并自动估算出树高、冠幅、胸径和枝下高等特征信息。该方法由体元化、体元值计算、邻域搜索及标记、候选单株树提取、形态参数估算以及其它杆状物去除等步骤构成。通过实例证明,提取结果较好地保留了组成单株行道树的激光点,并能较准确地计算特征信息。该方法拓展了车载激光扫描系统的应用领域,并可为城市绿化管理提供新的技术方法。本文的研究成果主要分为以下几个方面：第一,探讨了体元及其邻域的表达。本研究认为一个三维空间可以通过体元的扩展来完成,这种扩展与体元的邻域息息相关。通过对体元邻域的定义,在确定好种子体元后,与种子体元具有空间邻近关联的体元就可以按照一定的方式被搜索标记,最终增长成一个三维体模型。第二,将点云数据中激光点之间的空间关系转换成体元之间的空间关系。点云数据量巨大,激光点分布不均匀,直接对点云数据进行处理非常困难。本文通过体元化处理,将繁杂的激光点之间的邻近关系通过体元的邻域关系进行表达。同时,连续的邻域搜索标记过程兼顾了体元水平方向和竖直方向的空间邻近关系,使得我们能够对地物的三维形态用体元的方式进行还原。第三,引入了基于竞争的邻域搜索增长方法。基于竞争的邻域搜索通过定义竞争规则使得在增长过程中遇到邻域标记冲突情况时邻域的分配更加合理有序。本研究将邻域竞争搜索引入到体元的搜索标记过程中,能够在树冠部分有重叠交织的情况下对单株行道树进行分离,从而使得本研究方法比现有方法更加可靠、稳健。第四,本研究首次尝试了从车载激光扫描数据中实现对行道树的形态参数自动估算。本研究提出的方法能够自动提取出树高、冠幅、胸径和枝下高等行道树生物物理参数。通过实例表明估算的结果与实测数据的吻合度很高,本文提出的估算方法可作为行道树生物物理参数获取的有效手段。

关键词：车载激光扫描系统点云数据行道树体元形态参数竞争增长邻域搜索

基于机载多光谱LiDAR数据超级体元的土地覆盖分类

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基于机载多光谱LiDAR数据超级体元的土地覆盖分类

作者：郑永梅辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

对比影像和机载单波段激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)数据,尽管影像和单波段LiDAR融合数据已被证明是一种目标分类的更优的数据源,但是影像和单波段LiDAR数据为异源数据,融合了二者仅能获得对应场景数字表面模型(Digital ... 详细信息

对比影像和机载单波段激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)数据,尽管影像和单波段LiDAR融合数据已被证明是一种目标分类的更优的数据源,但是影像和单波段LiDAR数据为异源数据,融合了二者仅能获得对应场景数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)部分的点云数据的光谱信息,未真正的发挥单波段LiDAR数据的真三维(3 Dimension,3D)优势。机载多光谱LiDAR数据是一种新型的数据源,其中包含多个单波段LiDAR数据具有时相、场景、分辨率一致性且位于同一坐标系下,无需配准,只需融合多波段LiDAR的反射强度信息获取场景点云的多波段光谱信息便可获得同时包含光谱和3D空间信息的点云数据,可以很好的避免影像和单波段LiDAR融合数据的缺点,因而是当前土地覆盖分类研究中最理想的数据源。针对现有的土地覆盖分类方法中采用的像元、点云等典型基元的特征种类较少影响分类精度且无法直接表达土地覆盖物的空间结构等弊端,因此,本文提出了基于机载多光谱LiDAR数据超级体元的土地覆盖分类方法。首先,对机载多光谱LiDAR数据进行异常数据剔除和多波段点云数据融合,得到同时具有空间位置及其多个波段光谱信息的单一点云数据集;然后,对单一点云数据集进行体元化构建多值体元模型,并进而根据地物目标的局部空间及光谱一致性特点将空间邻近、光谱一致的体元合并为超级体元并构建超级体元模型;接着,利用ReliefF算法选取地物目标的完备且显著的特征用于超级体元的特征表达;最后,设计基于超级体元多类型特征的支持向量机分类器(Support Vector Machine,SVM)用于机载多光谱LiDAR数据的土地覆盖的分类识别。采用不同场景、复杂度及数据量的机载多光谱LiDAR数据用于提出算法的有效性及普适性评价。实验结果表明:本文算法在两组实验数据下的平均总体精度和kappa系数分别为87.17%、0.833,可以有效实现对机载多光谱LiDAR数据的土地覆盖分类。本论文有图33幅,表12个,参考文献51篇。

关键词：多光谱激光雷达机载激光雷达点云土地覆盖分类体元超级体元 ReliefF算法支持向量机