基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。     

利用激光强度信息分类激光扫描测高数据

三维机载激光扫描测高数据中不仅含有每个激光脚点的位置和高程信息，而且越来越多的系统同时能提供激光脚点回波信号的强度信息。不同反射面介质对激光信号的反射特性不一样．用实测的数据对激光回波信号的强度信息进行统计标定，并基于标定结果．实现了联合激光强度信息和高程信息进行分类的算法．获得了较为满意的结果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

基于剖面和迭代选权曲面拟合的LIDAR点云滤波算法研究

LIDAR数据是目前最为理想的生产DEM/DSM的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。提出了一种剖面的数据表达方式对离散的LIDAR点云数据进行组织,同时对点云数据做初步的分类,在此基础上用迭代选权曲面拟合的滤波算法对地面点和非地面点做进一步的分类,以提高LIDAR点云数据的滤波效果的方法。     

基于LiDAR波形分解的点云SVM分类方法研究

LiDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息,是发射激光脉冲沿途遇到的所有目标回波信号的总和,揭示了地物的几何和物理属性,是地物分类的重要依据。然而目前基于全波形分解的地物分类研究较少。本文将LIDAR全波形数据分解成波宽、振幅、回波次数三个独立的属性,并分别将这三个属性与高程进行格网化,生成一幅含有四个图层的图像。然后使用SVM分类器对这幅图像进行分类,成功分出了房屋、地面、高大植被,分类精度96.2482%,kappa 0.9281。     

单频机载激光测深海陆回波自动分类方法EI北大核心CSCD

海陆回波分类是机载激光测深中的一项波形预处理步骤,关系着后续信号检测和点云生成的精度。针对现有海陆回波分类方法不适用于单频机载激光测深系统且自动化程度不高的问题,本文提出一种单频机载激光测深海陆回波自动分类方法:首先,通过首末回波信号检测及点位计算获得回波的点云高程特征;然后,采用高程直方图拟合的方式确定平均水面位置,依据点云高程特征判定大部分回波的海陆属性,对余下的未定回波,仅保留其中的最强信号并统一处理为单信号回波,同时提取波形的信号特征和能量分布特征,依据点云高程特征的相似性自动建立训练样本集;最后,利用支持向量机分类器实现未定回波的分类。采用国产系统Mapper5000采集的实测数据进行试验,结果表明基于首末回波点云的初分类可快速、准确地对远离海陆交界处的回波进行分类,基于波形特征的未定回波分类可在自动建立的训练样本集支持下实现海陆交界处未定回波的高精度分类。与传统方法相比,本文方法无须近红外通道波形和人工样本的辅助就可以达到较高的分类精度,其中总体分类精度可达99.82%,海陆交界处分类精度可达91.59%。     

激光点云与航空影像融合分类

为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。     

机载激光扫描测高数据滤波

机载激光扫描测高数据的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是国际上目前研究的重点和难点之一。本文详细研究了机载激光扫描测高数据滤波的方法,对现有各种滤波算法进行了综合评价,指出了现有方法的不足,在此基础上首次将"移动曲面拟合预测"滤波算法用于机载激光扫描测高数据滤波处理。试验结果表明该算法自适应性强,计算速度快,滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出了滤波前后的对比结果。     

一种基于区域增长的机载LIDAR滤波

机载Lidar的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前国际研究的重点和难点之一。本文根据Sithole对裸露地面的定义,将"区域增长"用于机载Lidar滤波。通过不同测区进行实验并与八大经典滤波相比较,给出滤波前后结果。实验结果表明该算法自适应能力强,计算速度快,滤波效果好,具有较高的稳健性。     

机载激光雷达点云的阶层式分类

激光雷达是一种快速获得高密度高精度的三维数字地面信息的新技术。本文介绍了几种激光雷达数据过滤算法,提出了激光雷达点云数据的阶层式分类策略,并将基于航拍影像数据进行着色后的机载激光雷达点云数据作为研究对象,对其应用激光雷达数据过滤算法进行阶层式分类。实验结果表明,此种方法能有效地对大部分地物信息进行过滤和分类。     

顾及空间上下文关系的JointBoost点云分类及特征降维

随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。     

激光雷达点云平面拟合过滤算法

在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究.结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果.     

结合强度信息的LIDAR数据滤波方法

机载激光扫描系统可以直接生成扫描区域的数字表面模型,但是为了提取数字地面模型还须对LIDAR数据进行滤波处理。本文分析了用坡度法对机载LIDAR数据进行滤波的不足,并结合LIDAR数据中的强度信息,提出了一种结合强度信息的LIDAR数据滤波方法。与坡度法相比,该方法提高了滤波的精度和效率。试验结果表明该方法计算速度快,并能够有效地滤除LIDAR数据中的地物。     

机载LiDAR数据滤波预处理方法研究

为简化后续的机载LiDAR点云数据滤波,针对茂密植被的陡坡林区,提出了均值限差预处理方法;针对具有密集墙面激光脚点的城区,提出了角度限差预处理方法。采用两组不同特征的实测数据分别对两种预处理方法进行了实验,定性和定量分析结果表明,预处理效果显著,使用了预处理的滤波结果与未使用预处理而直接滤波的结果相比,两类滤波误差均有所减小。     

多级移动曲面拟合LIDAR数据滤波算法

为提高城市区LIDAR数据滤波精度, 提出了一种多级移动曲面拟合滤波方法。建立区块网格搜寻及索引机制完成对离散LIDAR点云的标示; 通过建立二次多项式完成参考曲面的拟合, 不同窗口大小获得不同层次的拟合曲面; 设置自适应阈值, 完成地面点与非地面点的判断。精度评价结果表明, 该滤波算法误差在1m以内, 能够满足实际应用的需求。     

基于扫描线和虚拟格网的LiDAR点云数据非兴趣点剔除方法

非兴趣点的剔除,主要工作是将高程突变的单点、点簇,以及建筑物非顶部点云予以剔除,是机载LiDAR数据预处理的重要环节,也是建筑物提取的基础.文中分析LiDAR数据中非兴趣点的特点,针对传统基于扫描线剔除方法在剔除建筑物非顶部点云中存在的不足,提出一种基于扫描线和虚拟格网相结合的非兴趣点剔除方法.实验结果表明,算法能够有效地剔除非兴趣点,同时减少误剔除率.     

基于距离限制的机载激光数据滤波方法

提出了基于距离限制的滤波算法，利用地物在三维空间的距离特性提取地面信息，并对可能影响算法稳健性的侧面信息提出角度判决的概念。试验表明，本文方法在处理复杂城市地形时，能很好地保留地面的细节信息，剔除低矮植被等非地面信息。