基于面向对象的建筑物轮廓协同提取方法

机载LiDAR虽然可以获取精确的地表高程信息,但地物边界线表示欠准确,而高分辨率遥感影像则能够提供高清晰度的地表纹理和光谱信息。因此,综合利用LiDAR数据和遥感影像多源遥感数据,可以充分发挥不同数据源的优势、拓展时空分辨力。本文基于面向对象分类理论,建立了一种利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感数据的建筑物轮廓协同提取方法,使所获得的综合信息具有更高的精度及可靠性。实验结果表明,该方法提取的农村居民建筑物的总体精度达到了95.94%,能够更好地表征居民地要素信息。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

影像与LiDAR数据信息融合复杂场景下的道路自动提取

城区的道路自动提取受场景复杂度的影响一直是极具挑战的任务,尤其是阴影和遮挡较严重地区的道路提取难度较大。结合LiDAR数据和高分辨率遥感影像,提出一种自动道路提取方法。该方法首先对滤波后的点云强度信息获取初始道路中线及道路关键点;将地面点云强度,离散度及高分辨率遥感影像光谱数据多重信息融合建立道路模型,并以优化后的道路关键点作为种子点利用动态规划计算模型最优解,进一步提取道路网。试验表明,该方法在城市复杂场景下的自动提取主要道路是有效的。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

面向对象的多源数据建筑物提取

建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。     

基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法

针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。     

基于LiDAR数据的水域边界提取方法探讨

提出一种基于单个三角形最小外接圆来提取水域边界的方法,通过构建TIN、计算三角形最小外接圆半径、三角形面域合并、提取面域边界等步骤,实现了从LiDAR点云数据中对水域边界的快速提取.利用覆盖湖北省长江流域的LiDAR点云数据验证了方法的有效性,结果表明该方法能快速提取各种形状的水面区域边界,减小了后期DEM数据的人工编...     

基于LiDAR点云数据的城市三维绿量分层测算方法研究

三维绿量已成为测度城市绿化水平的重要指标。为有效实现其在城市范围内的应用,文中基于LiDAR点云数据与高分辨率遥感影像数据,将"分隔带"法与边缘特征点提取算法相结合,提出一种分层三维绿量测算方法。首先,对LiDAR点云数据与遥感影像数据预处理,包括拼接、匹配、点云去噪及压缩等,提取城市绿化区点云数据;然后,通过"分隔带"法识别不同类别植被分布区,将植被在林层尺度下分割;其次,采用冠体边缘特征点提取算法,快速构建冠体外廓;最后,应用不规则三角网TIN,对绿化植被分层建模并计算。为验证文中测算结果,选取15个随机点建立样方进行实测,经检验表明所得精度较高,能够满足城市范围内三维绿量测算的需求。     

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。