机载LiDAR高压线塔点云自动化提取

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高压线塔三维数字模型是输电线路数字化管理的重要部分,也是线路安全预警模型的重要支撑。针对当前研究中从机载LiDAR数据提取线塔点云时主干点云提取精度不高、塔脚植被点和塔头电力线点干扰严重等难题,首先,基于点云空间几何特征,利用Kd树距离分割法、欧式聚类、移动曲面拟合算法与空间格网区域向下生长算法进行线塔点云粗提取;然后,利用线塔长宽比例-高度直方图识别塔头和塔身的关键分割位置;最后,采用空间格网区域向上生长和RANSAC直线拟合精提取塔头和塔身点云,实现线塔点云的精细提取。实验结果表明,该方法自动化
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以柚皮为原料、氯化锌为活化剂,经高温碳化制备活性炭;探讨了活化温度、浸渍比、活化时间对产物的形貌结构和孔隙特征的影响,并采用Doehlert设计法(DM)对柚皮炭的制备工艺条件进行响应面优化分析,得到关于氨吸附性能的二阶预测模型.在活化温度400℃、浸渍比为1.25、活化时间为60 min时,所制活性炭比表面积可达1325.9 m2/g,表面存在大量羧基、羟基和胺基基团.响应面分析表明,活化温度对氨吸附值的影响大于浸渍比的影响,在活化温度417℃和浸渍比为1.27的优化条件下,所制备
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