三维地理信息建模

1)研究团队在农业植被监测领域,运用神经辐射场(NeRF)技术与冠层间隙分数理论相结合的方法,开发了NeRF-LAI模型,成功实现了从离散点尺度到连续田块尺度的叶面积指数(LAI)高效估算,并在玉米和大豆田的实验中验证了其优于传统植被指数模型的性能。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425725002482

三维地理信息建模

1)研究者在水利工程领域,运用了精细三维数值计算模型和蠕变损伤模型,分析了锦屏一级水电站左岸边坡的长期稳定性,并确定了分级预警的安全系数和变形预警指标。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1674987125001185 2)研究者在岩石表面三维点云分析领域,运用人工神经网络(ANNs)结合并行计算和向量化高性能计算的方法,开发了一种高效的岩石节理识别算法,处理速度提升了3-4倍,并在大规模数据集上实现了高精度(自动测量偏差在2°以内)的节理检测。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1674987125000908 3)研究团队在森林树木三维建模领域,运用多回波地面激光扫描技术(TLS),显著提升了针叶林树木(特别是挪威云杉)的树干和树冠特征提取精度,使树干点云数量平均增加22.7%,树冠体积测量精度提高39.5%。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425725003256 4)研究者在三维地理信息建模领域,运用了基于测地线距离的插值方法,显著提高了地形点云插值的精度。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425725003049