《表1 不同量测尺度的确定》

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《基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法》

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不同来源的遥感数据往往在不同空间尺度上有着很大的差异，在一个尺度上观察到的现象、总结出的规律、构建的模型，在另一个尺度下则有可能不适用[18]，因此需要根据不同的目的选取最佳的尺度，使得在所选取的尺度上遥感信息的表达能够最大限度地反映目标地物的空间分布特征。在本研究中，在较大尺度范围内提取出来的某些路面特征就很难适用于局部发生病害的区域。因此，针对沥青路面病害类型在空间测量尺度上多变的特点，提出了基于高程的多尺度特征构建方法，在构建基于点云数据的沥青路面病害提取模型中，病害区域往往是一些在一定量测尺度下比较孤立的点群或奇异点，比如裂缝、坑槽、填充物等，因此需要在这些区域提取微观尺度特征。在获取的无人机点云数据中，存在着不同尺度的地物，导致信息提取时所需要的最佳尺度都不一致，因此，需要在多尺度下对路面点云数据的特征进行提取与分析。根据实地调查显示，坑槽、塌陷等病害程度较重的类型的几何参数相对较大，平均几何尺度达到了50 cm，而纵向裂缝和横向裂缝虽然也有开裂宽度达到3～4 cm，但是本研究采用的无人机LIDAR系统的点云间隔最小约为5 cm，因此裂缝病害不能在LIDAR点云中得到表达，在垂直方向点云的高程精度在0.5～1.5cm左右，因此坑槽等严重病害在高程上变化可通过点云数据提取出来。为了构建更符合研究区路面的统计特征，设定了表1所示的尺度参数。