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针对含有鱼群或水草等生物水域精确地形获取困难,存在大量贴近地表的噪声点且难以滤除等问题,提出一种结合多波束点云数据强度和高程信息的滤波算法。首先根据多波束原始点云数据的强度信息对数据进行初步分类,然后利用高程四分法选取地形种子点,最后根据种子点与周围点云数据的强度和高程信息,实现数据的准确分类,达到滤波效果。试验结果与形态学滤波算法、自适应坡度滤波算法对比分析,结果表明所提算法在含有植被和鱼群等生物水域滤波效果明显,Ⅰ类、Ⅱ类误差降低了6%和10%左右,总误差降低了7%左右,验证了所提算法的有效性和可行性。 相似文献
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利用点云卷积网络(PointCNN)为语义分割算法基础处理无序点云来提取行道树点云,经过模型建立、样本训练、点云分割等步骤从地物点云中精确分割出行道树点云,并对三个数据集的应用结果作精度评定,其最终结果的误差在有效范围内,并对PointCNN中的参数进行分析,完善算法的应用以适应于道路环境下行道树点云的提取。本次研究中考虑到训练各类型行道树类型,且受非行道树点云目标干扰小,在复杂道路环境下的数据分割工作有很好的效果。 相似文献
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