基于颜色空间的矿区地表彩色点云分类

矿区地表点云数据量大,地物比较丰富且地物间色彩差别明显,研究点云分类算法,对矿区点云数据的管理与分析有较强的支持作用。作者从点云数据的RGB颜色特征和HSV颜色特征两个方向入手分类矿区地表点云数据,选取各类地物的样本点,然后根据样本点计算的点云分类的颜色阈值,将观测的数据的颜色特征与样本所求的阈值进行比对分析,将属于同一类地物的彩色点云数据分离出来,实现彩色点云数据的分类。采用Riegl VZ-1000扫描仪采集矿区地表数据并采集照片,通过试验分析获得点云分类的完整率与正确率,证明了基于点云颜色特征分类点云数据方法的可行性、准确性以及高效性。为进一步的研究矿区的沉降监测及模型建立提供支持。     

一种基于空间网格的地物要素点云提取方法

LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。     

车载LiDAR点云数据中杆状地物自动提取与分类

针对城市道路场景中车载LiDAR点云数据质量差、各类地物相互遮掩的情况,提出杆状地物自动提取与分类算法。先通过改进数学形态学算法移除点云数据中的地面点,再根据杆状地物的形态特征,使用纵向格网模板初步提取杆状地物,然后对提取的疑似杆状地物进行点云数据规则化并通过统计分析移除噪声点,最后根据预先建立的杆状地物样本训练SVM分类模型,对提取的杆状地物进行分类。试验表明,本文方法能够在数据质量欠佳的情况下有效提取城市道路场景中的杆状地物,并对提取的杆状地物进行高精度分类。     

综合机载LiDAR与高分影像的煤矿区典型地物提取方法

综合利用LiDAR点云数据与WorldView-2高空间分辨率遥感影像,采用面向对象分类的矿区地表覆盖信息提取方法,利用nDSM高度阈值区分候选分割对象,构建了基于决策树分类器的矿区典型地物提取模型,在此基础上将图像光谱信息、DSM数据和地形参数等多源数据进行了融合,提取了出矸石堆、煤堆等典型煤矿区地物要素及植被、道路、水体等地表覆被要素信息。     

基于车载激光点云数据的行道树提取方法

针对道路车载激光扫描点云数据中行道树与其他地物相互遮掩,存在杆状物分类困难的情况,本文提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树自动提取方法。首先,构建格网并地形点云滤波,提取非地面点,从而提升后续算法的运算效率;其次,在非地面点的基础上构建空间体元进行邻域分析,提取树干点云,同时建立树冠分层点云投影面积理论,提取得到树冠点云;最后,使用改进分割算法进一步修正树冠点云归属,实现行道树的单体化。使用两组不同类型道路点云数据进行实验,结果显示本文算法提取行道树的平均提取完整率与正确提取率分别为90.73%、91.22%,较对比方法具有一定优势,为行道树的高效、快速、准确提取提供了新的思路。     

基于机载LiDAR点云数据的高效自动分类生产技术研究

主要介绍了基于TerraSolid软件相关工具的LiDAR点云数据具体分类流程及利用比利时弗兰德斯(Flanders)约3 000 km~2LiDAR点云数据针对不同地形、地物的特点进行地面点自动分类提取实验,结合实验结果及经验,总结针对不同地形、地物的LiDAR点云数据的高效自动分类生产方式。     

基于LIDAR点云数据的电力线提取和拟合方法研究

从LIDAR电力线扫描数据的高程分布特点出发,提出了基于点云高程数据平面投影的电力线提取和拟合算法。首先通过高程自动阈值分割初步剔除地面点;其次,通过高程投影和重采样将高程分布转换为高程值影像,在影像空间通过直线检测实现电力线提取和拟合;最后,提出了基于数学形态学的电塔分割和潜在危险地物检测。通过对LIDAR点云数据电力线提取和拟合试验表明,本文算法能较好地实现电力线拟合、电塔提取及危险地物检测,可用于基于LIDAR的电力巡线。     

车载激光扫描数据的地物分类方法

车载激光扫描技术可以快速获取地物表面的高精度三维信息,作为一种新的数据获取手段,已逐渐应用于地理信息系统产业中。将激光扫描数据分类是对地物进行特征提取以及建模的前提与关键。现今,针对车载激光扫描数据的分类方法还不成熟。根据城市各典型地物空间特征(激光点云在三维空间的高程、与邻近点的斜率,以及其在二维投影平面上的分布、密集程度等),本文提出一种主要适用于城市激光扫描数据的地物分类方法。首先,综合考虑车载激光数据的采集特点、车行GPS轨迹以及扫描数据中同一扫描线上相邻激光点之间的斜率关系,提取出路面。其次,对于非路面的激光点云数据,先使用基于格网化与区域分割相结合的方法进行实体划分,再通过计算地物空间形状特征的几项统计指标(外包围盒、实体高度等),对实体进行分类。最后,以海南三亚市某街道为研究区验证该方法的有效性。实验结果表明,使用该方法能成功地分出研究区的路面、建筑物、树木和路灯四类地物,并进一步在同类地物间分出不同实体。     

融合航空影像的LiDAR地物点云分类

点云滤波分类是LiDAR后续应用的基础工作,在点云滤波的基础上,以航空影像为辅助条件,结合点云高程信息,设计一套地物点云的分类方法。该方法首先融合航空影像与LiDAR数据,将对应RGB值赋予每个点,根据植被的光谱特征提取出部分植被点云;然后再根据文中定义的点云高程纹理,在剩余地物点云中提取出建筑物点,最后根据回波次数信息分离出剩余植被点,完成地物点云的分类。采用北京凤凰岭地区一组机载LiDAR数据进行实验。实验结果表明,该方法能够有效地将地物点云进行分类并且满足一定的精度要求,具有一定的实用价值。     

一种改进的空间上下文点云分类方法

考虑到点云数据具有线性分布和密度不均匀的特点,以及现有复杂场景点云分类方法中缺少对非局部空间上下文信息的有效利用,提出了一种改进的空间上下文点云分类方法。该方法在提取点云数据顾及曲率的自适应邻域的基础上,首先估算点云局部特征与依赖性空间上下文,并基于超级体素提取分布性空间上下文,最后采用高阶条件随机场模型,实现对点云数据的自动分类,避免了利用单一点云局部特征分类的局限性。试验结果表明,本文方法能够有效提高点云数据地物分类精度。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

三维点云的分割及骨架提取研究

针对在三维点云环境下分离目标物体所出现的过度分割问题,提出一种结合随机抽样一致性和颜色差值区域聚类的分割方法。首先利用RANSAC算法去除场景中大部分平面,使得目标物体和连成片的点云脱离,然后结合点云的距离阈值和目标颜色差值,得到目标点云数据。针对L1中值算法对曲率较大模型的骨架提取存在的不足,进行了改进。通过L1中值算法对点云模型进行骨架提取,得到点云的骨架点,然后沿端点方向向外进行最大内切球的球心提取,最后连接多个球心及骨架末端点,得到符合人类视觉效果的骨架。改进的算法提高了L1中值对曲率较大点云骨架提取的准确性。     

基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波

提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。     

单体建筑物点云数据的CSF净化处理

从场景整体点云数据中提取单体建筑物的点云是建筑物单体三维建模的基础。然而，现有点云提取方法在提取建筑物点云数据时往往包含部分植被、地面等非建筑数据点，不利于建筑物对象建模。针对该问题，本文提出使用CSF方法对初步提取的建筑物点云数据进行净化处理。该方法首先将场景点云数据投影生成点云图像，根据图像特征初步提取单体建筑物点云数据；然后对获得的单体建筑物点云数据采用CSF方法进行净化处理，可以获得较为纯净的单体建筑物点云数据。本文以南京师范大学仙林校区部分区域为研究对象对该方法进行了验证。结果表明，该方法可以较好地对建筑物点云数据进行净化，得到较为纯净的单体建筑物点云数据，为基于点云数据的建筑物单体模型构建打下了良好的基础。     

适应任意形状铁路隧道LiDAR点云的断面差异分析方法

针对三维激光扫描技术在铁路隧道超欠挖分析和收敛分析等应用中如何能对任意形状隧道LiDAR点云进行断面差异分析的关键问题,本文提出了一种适应任意形状铁路隧道LiDAR点云的断面差异分析方法。该方法先建立铁路隧道设计断面统一模型,提出实测断面点与设计要素对应关系判定方法,对从隧道LiDAR点云中提取出的断面在铁路隧道设计断面统一模型中逐点确定所对应的设计要素,并计算出断面在对应设计要素上的径向投影点到设定的起算高程面与设计断面左侧交点的弧长,根据弧长对断面进行排序,最后根据设定的采样步长对有序的断面进行采样得到实测断面,进而计算出实测断面相较于设计断面的偏差量。通过3组具有代表性的不同断面隧道模拟点云数据对提出的算法参数最佳取值进行试验,试验结果不仅给出了算法参数的最佳取值,也论证了本方法可以对任意形状铁路隧道LiDAR点云进行断面差异分析。     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法。首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检测算法,实现单根电力线的快速、高精度提取。提取结果和拟合试验表明,该方法能在复杂地形下实现电力线的自动提取,极大提高了电力线的提取效率和精度。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息, 对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

一种地物点云数据栅格化分类新方法

激光技术的不断发展对利用点云数据进行地物分类的方法提出了更高的要求。基于此提出了一种结合遥感领域地物分类特点,利用地物反射率的不同来实现地物分类的方法。该方法首先提取数据的反射率信息,然后将其作为栅格化后的属性值,最后利用监督分类、非监督分类和支持向量机分类方法对栅格化后的栅格影像进行地物分类。通过实验表明,支持向量机方法在保持较高训练和分类速度的同时还具有较高的分类精度,总精度和Kappa系数达到了88.69%和0.86,为点云数据分类提供了一种新的途径。     

基于车载激光扫描数据的电线杆自动识别与定位

本文对车载激光扫描数据进行了研究,将投影点密度(DoPP)与电线杆的几何特点相结合,提出了一种基于激光扫描数据的电线杆自动识别和定位的方法。首先,将车载测量系统获取的激光点云投影到水平面,建立水平格网,设置投影点密度阈值分类出杆状地物所在的格网区域;然后将分类得到的杆状数据拟合成为一条空间直线,以电线杆的几何特性作为期望值和方差,自动识别电线杆;最后,该空间直线与地面网格相交确定电线杆的定位位置。本文算法与T3D Analyst商用软件提取的电线杆进行比较,实验结果表明本文方法行之有效。