LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

下一场军事变革

当前,新一轮科技和产业革命正在孕育兴起,预计将于未来20~30年甚至更短的时间内引发下一场军事变革。这场军事变革将以新质机械化与新质信息化的深度融合为主题,以重塑军事体系为目标,作为一场以跃变为主的革命性军事变革,将对军事领域产生全方位影响,并促使"云战争"这一信息化战争高级形态走上历史舞台。应将下一场军事变革纳入军队改革的远景视野前瞻布局,为夺得战略主动、实现军事赶超、引领世界军事文明发展和支撑民族伟大复兴创造条件。     

基于复杂网络的“云作战”体系模型及仿真

根据现代作战循环理论，用复杂网络的方法把作战体系的各种作战单元抽象为节点，将节点之间相互关系抽象为节点间的边，制定作战体系模型的构建规则，分别构建传统作战体系模型和“云作战”体系模型，提出作战体系度量指标，并进行仿真分析，对比两种作战体系作战能力和抗毁能力。     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

基于AHP和云重心方法的装甲兵指挥信息系统效能评估

针对装甲机械化部队指挥信息系统作战效能评估问题,运用云理论进行了探索。首先,对云重心理论的步骤进行了阐述,结合层次分析法,最后用加权偏离度来衡量系统与理想状态的偏离度,将结果用Matlab三维图形对装甲机械化部队指挥信息系统的作战效能进行描述,图形较直观的反应了其效能问题。此方法简单易行,可操作性强,为装甲机械化部队指挥信息系统评估提供了一种较好的途径。