在进行机载LiDAR数据预处理时,需要准备:1、解算软件:LiDARSurvey-UIAP;
2、该架次的轨迹数据,即POS解算输出的*.out文件;
3、检校场的对飞航线和同向航线数据。
一、打开解算软件,建立解算工程。
项目→创建工作区,设置建立工程的路径、名称,接着设置原始数据路径、输出结算后的数据路径、轨迹文件路径。
2025/4/26 3:41:23 1.02MB LiDAR数据预处理流程
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RTCO-DO-160F中文版机载设备的环境条件和测试程序
2025/1/5 15:55:58 2.92MB 材料成型
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星载多普勒测风激光雷达系统(ALADIN)机载演示器(A2D)分别在2007年11月、2008年12月、2009年9月进行了3次飞行任务。
利用获取的海表面反射信号进行海表面反射率特性的研究。
在海表面反射率模型中综合考虑白帽、海面光谱反射和海水体的散射贡献,对355nm海表面反射测量结果和模型进行了对比,测量结果体现了受海面风驱动的海表面反射率的变化特征,以及来自海水体的不可忽视的贡献,并利用较高入射天底角的测量数据对海水体散射贡献进行了估计。
2024/11/19 10:21:53 2.07MB 海洋光学 激光雷达 海表面反 海面风
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地球科学中的定量遥感反演:理论与数值处理1简介2地球科学中的典型反问题3正则化4优化5实际应用5.1核驱动BRDF模型反演5.2机载激光雷达遥感反演5.3粒子尺度分布函数反演6结论
2024/11/5 15:55:48 988KB 定量遥感 遥感反演
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用于检测机载RGB,高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络(NEON)中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型(例如)。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集,用于共同注册的RGB,LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件(.xml)包含在此仓库中的/annotations/下制作人:BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估?我们构建了一个R包,以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的?每个可见的树都进行了注释,以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
2024/10/9 21:49:49 2GB Python
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本次数据集是用于高光谱图像分类使用的indian影像数据集,该图像数据集是采用可见光与红外机载式成像光谱仪器(AVIRIS)获取的来自于印第安纳州西北部IndianPines农业试验场的高光谱图像。
用于遥感方向的研究使用。
2024/10/1 15:26:11 5.71MB 高光谱数据集
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机载雷达空时二维自适应处理(STAP)算法,以其优良的杂波和干扰抑制性能引起雷达界的广泛重视,三十多年来一直是雷达信号处理研究领域的一个热点问题。
本文结合实际工程背景,研究了适合工程实现的STAP算法,以及算法的实时实现问题。
2024/9/24 22:39:56 4.13MB 空时处理
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机载激光雷达数据处理方法
2024/9/20 3:13:17 15.31MB 机载激光雷达数据处理方法
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Dr.RobertM.O’Donnell的雷达系统工程讲义,包含雷达方程、雷达杂波、杂波抑制、脉冲多普勒雷达、机载合成孔径雷达等
2024/9/15 4:56:14 49.53MB radar system
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机载雷达,恶略气象条件下的飞行控制
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡