西安科技大學測繪科學與技術學院地貌遙感研究團隊和礦山智能測繪研究團隊聯合黃河水土保持綏德治理監督局（綏德水土保持科學試驗站）、黃河水土保持生態環境監測中心、伊朗KN圖什理工大學等單位學者基于切片思想和拉普拉斯收縮原理提出了一種體積切片算法（SCCD算法），近日該研究成果發表在Remote Sensing of Environment上。
該研究算法能夠準確獲取點云切片輪廓，并有效剔除地形點云的不確定性，克服了傳統體積切片算法難以應用于復雜三維地形變化監測的局限性。將SCCD算法與已有地形變化體積量化算法（3D-M3C2和DoD算法）進行地形變形體積量化精度、地形變形空間分布、地形點云密度變化敏感性和地形點云形態差異敏感性等方面的對比。結果表明SCCD算法綜合監測能力優于3D-M3C2和DoD算法。
此外，SCCD算法收縮得到的點云切片輪廓，也為研究復雜三維地形參數提供了量化基礎。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114022
本文鏈接：體積切片算法為研究復雜三維地形參數提供量化基礎http://m.sq15.cn/show-11-3312-0.html
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