模型与方法 | 浏览量:1245下载量:2672CSCD:1

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    • 顾及地形特征和边界防收缩的机载LiDAR地面点云聚类简化方法

    • Airborne LiDAR point cloud clustering simplification algorithm considering terrain features and boundary protection against contraction

    • “在海量机载LiDAR地面点云处理领域，专家提出了一种点云聚类简化算法，有效提升了地形特征保留和边界防收缩能力，为高效传输和多尺度应用提供解决方案。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        山东科技大学 测绘与空间信息学院, 青岛 266590

        山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室, 青岛 266590

      • 邮箱：202083020088@sdust.edu.cn
      • 简介：武慧明，研究方向为点云智能处理。E-mail：202083020088@sdust.edu.cn

      武慧明

      12，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        山东科技大学 测绘与空间信息学院, 青岛 266590

        山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室, 青岛 266590

      • 邮箱：chencf@sdust.edu.cn
      • 简介：陈传法，研究方向为点云智能处理、遥感信息提取与应用、时空大数据挖掘、DEM。E-mail：chencf@sdust.edu.cn

      陈传法

      12 * ，
      • 机构：

        山东省水利科学研究院, 济南 250101

      孙延宁

      3，
      • 机构：

        山东科技大学 测绘与空间信息学院, 青岛 266590

        山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室, 青岛 266590

      郭娇娇

      12，
      • 机构：

        山东科技大学 测绘与空间信息学院, 青岛 266590

        山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室, 青岛 266590

      贝祎轩

      12
    • 2025年29卷第1期 页码：314-328  

    • DOI：10.11834/jrs.20233032    

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