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Laser scanning data processed using Msplit estimation and sliding window algorithm
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AI
DOI：10.2478/rgg-2025-0017.png)
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摘要
En 中文
激光扫描系统是产生大型数据集的现代测量技术。观测值通常以点云形式收集，呈现可使用专用软件进行可视化的结果。尽管从可视化角度看最终效果可能令人印象深刻，但对于建模或提取关于地形、建筑物、工程结构及变形的详细信息而言，则不太方便。因此，激光扫描系统的数据需要通过反映不同目的或数据处理阶段的方法进行后处理：数据分割、建模和滤波。M-split估计是已在激光扫描数据处理及地形剖面、变形或建筑物形状确定中证明其有效性的方法之一。使用高性能计算机处理完整数据集往往仅产生通常不充分的结果，且耗时较长。因此，数据集倾向于保持分割状态。本文探讨了几种可用于M-split估计的分割方法类型。它介绍了当从原始点云中截取的数据被划分为等长区间或应用滑动窗口算法时的剖面确定。相比之下，所给示例表明后一种方法能提供更可靠的结果。滑动窗口算法的应用需要就估计参数做出假设。本文为窗口宽度及滑动步长提供了有价值的指导。
Keyword:
sliding window algorithm
M-split estimation
laser scanning
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
R
IF:
0.8
论文数:
13
被引数:
0
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