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。     

激光雷达点云辅助的高分影像分水岭分割方法

针对分水岭分割方法用于高分辨率遥感影像分割时过分割现象严重,且分割精度会受"同谱异物"现象的影响等问题,该文提出了一种激光雷达(LiDAR)点云辅助的高分影像分水岭分割方法,该方法利用高分影像和LiDAR点云两种数据源指导分割的进行:首先根据点云滤波结果将高分影像分为地物、地面两幅分影像进行分割合并,保证地物与非地物的正确划分;然后对过分割现象,提出了分形网格演化算法结合点云高程特征的合并准则,得到整体分割结果。实验证明该方法能有效改善"同谱异物"地类的混淆现象,可为复杂城区提供更精确的地类分割结果。     

面向对象的LiDAR数据多特征融合分类

针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律.     

多源数据融合的DIM点云滤波及DEM生成

针对已有密集影像匹配(DIM)点云滤波算法通用性差,滤波效果受限于参数设置,且均未利用生成点云的影像信息等问题,该文提出一种融合多源数据的DIM点云滤波算法。首先融合影像和DIM点云高程多源信息;再引入新型分类器对融合影像进行分类,其分类结果作为知识引导用于点云滤波中,即将分类专题图与DIM点云叠加以过滤非地面点,实现点云滤波并生成数字高程模型;最后选用航空影像进行密集匹配和滤波实验。实验结果表明,利用该点云滤波算法生成的DEM与参考DEM呈现高度相关性,可大大减少生产DEM人工后处理的工作量。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

基于影像的地面激光点云数据分类

为了完成地面激光点云数据的分类工作,不同于传统方法利用点云的几何特性和辐射信息,本文利用非量测相机获取影像数据实现点云的分类。首先,通过相机检校获取相机的参数,从而得到影像内方位元素;然后,将影像与点云进行配准,计算出影像的外方位元素;最后,对上述参数进行优化,实现二维影像与三维点云信息的融合,进而完成点云分类。实验表明该方案可实现地面激光点云数据的分类。     

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。     

影像与激光雷达数据的城市地物信息提取

针对城市地物信息提取中地物边界难以确定、分类精度不高的问题,该文提出一套综合利用影像及激光雷达点云高程信息的面向对象分类方法。在分割中,各类地物的最佳分割尺度由监督法分割精度评价确定,最终分割结果利用粒度理论下的分割尺度综合方法进行合成,能兼顾不同地物最优分割尺度,获得准确地物边界;在分类中,采用ReliefF特征选择算法度量从影像及点云数据提取的对象特征重要度,选择最佳特征组合,并采用多分类器组合方法进行分类,以消除Hughes现象,提高分类精度。选择德国斯图加特市两块实验区进行分类实验,结果表明:该方法有利于提高大范围城市地物精细信息提取的精度和效率,具有较高的应用价值。     

LiDAR测量点云融合影像的分块滤波方法

针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。     

融合影像信息的LiDAR点云多特征分类方法

针对单一Li DAR点云数据分类精度不高的问题,提出一种融合影像信息的激光点云多特征分类方法。该方法根据应用目的以及地物分类的需求对航空影像所提供的光谱、形状等特征和Li DAR数据提供的几何特征进行研究分析,确定参与分类器中的特征空间,并作为设定相应分类规则的先验知识,然后根据特征描述子之间的空间距离进行空间聚类,最终成功将点云分类为建筑物、树木、草地、道路以及不确定地物等5类,分类精度达到95.3%,kappa系数达0.935。此外,还分别引入基于影像的SVM分类和基于terrasolid软件的点云分类方法,以验证本文算法的有效性。