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一种顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂地形区域的机载LiDAR数据滤波方法中自适应阈值设置问题,根据地形多尺度效应,提出一种自适应阈值的机载LiDAR点云多尺度滤波方法。该方法采用影像金字塔策略按分辨率从高至低逐级构建LiDAR点云分层格网,滤波过程则从最大尺度格网(顶层格网,最低分辨率)开始,采用局部统计分析的方法自适应地确定高差阈值,同时结合薄板样条内插出下层各格网控制点的高程值,直至最底层格网完成原始激光点云滤波。通过我国某山区城市复杂地形的LiDAR数据实验表明顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法能够快速有效地提取高精度DEM,能够满足实际生产需求。 相似文献
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提出了一种从机载LiDAR点云数据中提取水陆桥梁的新算法,采用先滤波分类再识别桥梁的策略用于桥梁主体及其与地面连接处脚点的提取。首先对机载LiDAR点云数据进行严格滤波,在此基础上利用多个阈值对非地面脚点进行初步提取;然后引入Alpha-shapes算法对初步提取结果进行分割,并辅以面积阈值提取出属于桥梁主体部分的脚点;最后提出一种顾及地形特征的点云区域生长算法,用于准确提取桥梁主体与地面连接部分的脚点。实验证明,本文算法对水面和陆地桥梁提取均有很好的效果。 相似文献
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机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。 相似文献
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机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力线提取方法。首先在进行LiDAR数据滤波的基础上,分离地面点与非地面点;然后针对非地面点采取一种基于角度的滤波方法,分离非地面点中的植被点与电力线点,对电力线点,采用二维Hough变换进一步分离各条电力线点;最后使用双曲余弦函数模型,对单条电力线进行曲线拟合。实验结果表明,该方法能够从LiDAR点云数据中较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率达96.2%,并能够对电力线走廊进行三维重建。 相似文献
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本文针对以往道路边界信息获取存在的效率差、精度低等问题,提出一种基于移动车载激光扫描点云数据的道路边界点提取方法。首先,为减少道路原始点云数据量,提高后续处理算法的效率,使用Volex Grid滤波器下采样原始车载点云数据,得到抽稀后道路点云数据;其次,使用直通滤波算法对抽稀后点云数据进行滤波处理,剔除高大建筑物、植被等点云数据并使用梯度滤波算法分离地面点与非地面点;最后,使用边界特征估计法完成道路三维边界点的提取。使用两组不同类型路段点云数据进行实验,结果显示本文方法提取直线路段道路边线的完整率与准确率为96.3%、98.8%,提取弯曲路段道路边线的完整率与准确率为91.8%、96.7%,表明本文方法能够有效提取道路边界点,具有较高的准确性,能够为高精地图制作提供可靠的数据支撑。 相似文献
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数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息. 相似文献