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SCCD: A slicing algorithm for detecting geomorphic changes on topographically complex areas based on 3D point clouds
SCCD:一种基于三维点云的地形复杂区域地貌变化切片检测算法
相关领域
切片 遥感 点云 地质学 计算机科学 点(几何) 人工智能 计算机图形学(图像) 几何学 数学
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AI识别 10.1016/j.rse.2024.114022 doi
其它 Three-dimensional (3D) point clouds are widely used for geomorphic change detection. However, the lack of efficient change-detection algorithms for complex terrain limits the use of 3D point clouds in area-wide morphological change studies. In this study, a complex terrain development process was simulated on a natural slope in the hilly and gully Loess Plateau in China using 28 runoff scouring experiments conducted in two plots. Highly precise point clouds were obtained using terrestrial laser scanning (TLS) before and after each experiment. A slice contraction change detection (SCCD) algorithm was developed based on slicing, Laplacian-based contraction, and differential principles for detecting geomorphic and volumetric changes on complex terrain, and the level of detection (LoD) was derived with respect to that of the multiscale model to model the cloud comparison (M3C2) algorithm.
求助人
向秋 在 2024-06-15 13:14:49 发布自吉林,悬赏 10 积分
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