《表1 点云局部特征：基于移动激光扫描的行道树树干提取》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
基于点云球域所有测量点的5个属性值{（xn，yn，zn，rn，In）}nN=1，提取深度、高程、维度、密度、强度共14个特征，如表1所示。
| 图表编号 | XD00223659100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.09.25 |
| 作者 | 李秋洁、袁鹏成、刘旭、周宏平 |
| 绘制单位 | 南京林业大学机械电子工程学院、南京林业大学机械电子工程学院、南京林业大学机械电子工程学院、南京林业大学机械电子工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 树干提取参数设定：一种顾及体元邻域关系的行道树提取方法》2020.08.20
- 《表点云数据总量变化情况：基于PCL平台的激光雷达点云数据特征提取》2020.09.10
- 《表2 数据集描述：基于移动激光扫描的行道树树干提取》2020.09.25
- 《表1 行道树提取准确率：基于车载激光扫描系统的城市行道树调查与管理》2020.09.25
- 《表2 行道树胸径对比：基于车载激光扫描系统的城市行道树调查与管理》2020.09.25
- 《表1 水平收敛抽检：基于移动三维激光扫描的地铁盾构环片提取与分析》2020.09.25
- 《表1 Y方向比较结果：基于三维激光扫描技术的危岩体表面线状特征提取方法》2020.09.25
- 《表1 绝缘子支柱的创建：一种基于三维激光扫描点云数据的变电站快速建模方法》2020.10.25
- 《表1 靶标总体叶面积：基于移动激光扫描的靶标叶面积计算方法》2020.05.25
- 《表5 靶标变异系数：基于移动激光扫描的靶标叶面积计算方法》2020.05.25
- 《表2 采样比设置：基于移动激光扫描的靶标叶面积计算方法》2020.05.25
- 《表1 点云数据配准结果：基于三维激光扫描的高层建筑物重构研究》2020.05.25
- 《表1 点云数据特征：基于局部特征的四点一致集配准算法研究》2020.05.25
- 《表1 点云特征向量表：车载激光点云中行道树及属性信息提取》2019.05.01
- 《表4 树木材积分析表：基于三维激光扫描技术的城市树木特征提取》2019.06.30
- 《表3 树冠体积分析表：基于三维激光扫描技术的城市树木特征提取》2019.06.30
- 《表1 树高误差分析表：基于三维激光扫描技术的城市树木特征提取》2019.06.30
- 《表1 定量评价结果：基于旋转差值核估计的激光雷达点云建筑物边缘提取》2019.01.10
- 《表1 点云配准精度表：基于三维激光扫描技术的建筑物立面测绘及成果精度评定》2018.12.31
- 《表1 各断面的椭圆度：移动激光扫描技术下的隧道横断面提取及变形分析》2018.06.25