Cuốn sách truy cập mở này cung cấp thông tin chi tiết về định dạng bề mặt B-spline cục bộ (LR B-spline) mới, phù hợp để biểu diễn dữ liệu địa hình và đáy biển theo cách nhỏ gọn. Nó cung cấp một giải pháp thay thế cho các biểu diễn bề mặt tam giác và raster nổi tiếng. Bề mặt LR B-spline có hành vi trơn tru tổng thể và cho phép mô hình hóa các chi tiết cục bộ với chỉ một lượng dữ liệu tăng hạn chế. Ở những vùng có nhiều điểm dữ liệu thuộc cùng một vùng trơn tru, LR B-spline cho phép biểu diễn hình dạng rất tinh gọn bằng cách điều chỉnh cục bộ độ phân giải của không gian spline theo kích thước và các biến thể hình dạng cục bộ của vùng đó. Phương pháp lặp có thể được sửa đổi để cải thiện độ chính xác trong các miền cụ thể của đám mây điểm. Việc sử dụng tiêu chí thông tin thống kê có thể giúp xác định ngưỡng tối ưu, số lần lặp cần thực hiện cũng như một số tham số của các hàm toán học cơ bản (bậc của spline, biểu diễn tham số). Các bề mặt kết quả rất phù hợp để phân tích và tính toán thông tin thứ cấp như đường cong đồng mức và điểm cực tiểu và cực đại. Phân tích biến dạng cũng là ứng dụng tiềm năng của việc điều chỉnh đám mây điểm bằng LR B-spline.

Abstract:

This open access book provides insights into the novel Locally Refined B-spline (LR B-spline) surface format, which is suited for representing terrain and seabed data in a compact way. It provides an alternative to the well know raster and triangulated surface representations. An LR B-spline surface has an overall smooth behavior and allows the modeling of local details with only a limited growth in data volume. In regions where many data points belong to the same smooth area, LR B-splines allow a very lean representation of the shape by locally adapting the resolution of the spline space to the size and local shape variations of the region. The iterative method can be modified to improve the accuracy in particular domains of a point cloud. The use of statistical information criterion can help determining the optimal threshold, the number of iterations to perform as well as some parameters of the underlying mathematical functions (degree of the splines, parameter representation). The resulting surfaces are well suited for analysis and computing secondary information such as contour curves and minimum and maximum points. Also deformation analysis are potential applications of fitting point clouds with LR B-splines.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Kermarrec, Gaël, Skytt, Vibeke, Dokken, Tor
Thông tin nhan đề:	Optimal Surface Fitting of Point Clouds Using Local Refinement: Application to GIS Data
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/60790
Mô tả vật lý:	111p.
Năm xuất bản:	2023