The use of airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) technology off的简体中文翻译

The use of airborne Light Detection

The use of airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) technology offers rapid high resolution capture of surface elevation data suitable for a large range of applications. The representation of both the ground surface and the features on that surface necessitates the removal of these surface features if a ground surface Digital Elevation Model (DEM) product is to be produced. This paper examines methods for extracting surface features from a Digital Surface Model (DSM) produced by LiDAR. It is argued that for some applications the extracted surface feature layer can be of almost equal importance to the DEM. The example of flood inundation modelling is used to illustrate how a DEM and a surface roughness layer could be extracted from the original DSM. The potential for refining surface roughness estimates by classifying extracted surface features using both topographic and spectral characteristics is considered using an Artificial Neural Network to discriminate between buildings and trees.
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机载光检测和测距(LiDAR)技术的使用提供了适用于各种应用的表面高度数据的快速高分辨率捕获。如果要生产地面数字高程模型(DEM)产品,则必须同时去除地面和该表面上的特征,才能去除这些表面特征。本文研究了从LiDAR生产的数字表面模型(DSM)中提取表面特征的方法。有人认为,对于某些应用,提取的表面特征层与DEM几乎具有同等的重要性。洪水泛滥建模的示例用于说明如何从原始DSM中提取DEM和表面粗糙度层。
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使用机载光探测和测距 (LiDAR) 技术可快速高分辨率捕获适合大量应用的表面高程数据。如果要生产地表数字高程模型 (DEM) 产品,则地面表面和表面特征的表示都需要去除这些表面特征。本文研究了从激光雷达生产的数字表面模型 (DSM) 中提取表面特征的方法。有人认为,对于某些应用,提取的表面特征层与 DEM 几乎同等重要。洪水淹没建模的示例用于说明如何从原始 DSM 中提取 DEM 和表面粗糙度层。利用地形和光谱特征对提取的表面特征进行分类来精炼表面粗糙度估计的潜力被认为是使用人工神经网络来区分建筑物和树木。
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机载光探测和测距(LiDAR)技术的使用提供了适合于大范围应用的快速高分辨率地表高程数据捕获。如果要生产地面数字高程模型(DEM)产品,则必须删除地面和该表面特征的表示。研究了从激光雷达生成的数字表面模型(DSM)中提取表面特征的方法。有人认为,在某些应用中,提取的表面特征层几乎可以与DEM同等重要。以洪水淹没模型为例,说明了如何从原始DSM中提取DEM和地表粗糙层。利用人工神经网络对建筑物和树木进行区分,通过利用地形和光谱特征对提取的表面特征进行分类来改进表面粗糙度估计。<br>
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