城市激光点云语义分割典型方法对比研究

基于深度学习方法在城市激光点云语义分割任务中的应用效果缺乏客观的对比与评价,该文选取当前4种代表性点云语义分割深度网络(PointNet、PointNet++、PointCNN、SPG)以及一种基于特征描述子的层次化点云语义分割方法,采用3组开放点云数据集(Semantic 3D、Oakland及TerraMobilita/iQmulus3Durban)对不同方法的语义分割质量进行对比分析,结果发现:1)层次化点云语义分割方法的语义分割质量优于另外4种深度学习方法;2)考虑局部信息的深度网络(PointNet++、PointCNN、SPG)的表现优于仅考虑点云全局特征的方法(Point-Net);3)在基于深度学习的方法中,基于超点图的SPG网络在测试数据中的效果优于其他几种网络。研究结果对于实际应用选择点云语义分割方法以及点云语义分割深度网络的设计优化具有借鉴意义。     

一种基于标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法

为避免分水岭分割高分影像的过分割现象并充分利用高分影像的特点,该文提出一种基于标记的分水岭分割方法,即基于影像先验知识指导分割的原则,对遥感影像进行各向异性扩散平滑滤波后,计算生成融合了光谱和纹理特征的梯度图像;从梯度图像中提取标记重建对象的边缘特征,并执行基于标记的分水岭变换,得到最终的分割结果.实验表明,该方法能够充分利用高分影像的特征信息,并能有效地抑制分水岭过分割现象.     

一种基于激光点云数据的房屋轮廓线提取方法

提出了一种基于激光点云数据提取房屋轮廓线的方法.首先在屋顶激光点云数据中搜索平面距离最远的两个激光点,选择其一为起始点,根据相邻边缘点连线的一侧不存在激光点的原则,检测屋顶所有的边缘点;然后对边缘点分组,利用最小二乘直线拟合方法分别拟合各条轮廓线并进行规则化;最后,选择轮廓线最外侧的激光点,对各条轮廓线进行平移外扩,并通过相邻轮廓线相交确定屋顶角点的坐标.实验结果表明,与通常采用的对屋顶激光点云构建不规则三角网(TIN)获取边缘点的方法相比,该算法运行效率明显提高,检测到的屋顶边缘点数量更多,获取的屋顶轮廓线精度更高.     

基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取

提出一种基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取方法,将LIDAR点云数据转化为DSM影像,采用改进的动态阈值分割算法对DSM影像进行分割,并将得到的图像进行边缘提取.试验表明,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,为进一步的建筑物三维重建奠定基础.     

基于GeoSOT的遥感影像云索引模型研究

针对目前遥感影像中云信息描述简单、云的空间分布信息不足而限制影像局部云信息检索的现状,提出了基于GeoSOT的影像云索引模型。该模型根据空间信息建立GeoSOT网格与遥感影像的对应,通过判断每个GeoSOT剖分面片对应的影像数据块是否有云,并记录剖分面片编码和判断结果,实现对遥感影像中局部云信息建立索引;在检索影像中局域云信息时,根据剖分面片编码查找云信息标识即可。同时,探讨了不同等级影像数据产品采用精确逻辑剖分和冗余逻辑剖分构建影像云索引的方法,设计了影像云索引的数据结构,分析了影像数据建立云索引的存储代价。通过仿真实验表明,对遥感影像构建基于GeoSOT剖分编码的云索引代价小,其存储量约为原数据的0.01%,提高了影像中局部云信息查询效率,为计算机自动选取高质量的影像提供了一个有效的技术途径。     

顾及矢量特征的机载LiDAR点云数据压缩方法

LiDAR技术可获取海量点云数据,数据压缩是点云数据预处理的一个重要环节。该文结合大范围城市区域高程范围随区域变化大的特点,提出一种有效的压缩策略。该策略主要通过建立高程方向不均等的三维格网来提高邻域点集的搜索效率,并根据某一压缩准则计算特征量对数据进行压缩。将该策略应用于上海浦东某区域,并与均匀采样法进行比较,证明其能有效提高点云数据压缩效率。     

基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法

针对现有滤波方法在低矮植被密集覆盖区域处理效果差的问题,该文根据不同尺度下无人机影像匹配点云数据所表达的地形地物特征不同,提出基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法。首先,通过不同尺度的虚拟规则网格构建不同分辨率的DSM,将任意两个不同分辨率的DSM进行差值计算,得到对应两个尺度下的地表特征差异(高程变异程度);然后,对差值DSM计算高程变异系数,根据地物边界区域高程变异系数远大于地形区域的特征进行阈值分割;最后,分析计算高程变异系数的最佳邻域,讨论最佳分割阈值的设定。与传统CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法对低矮植被密集覆盖区域的对比实验结果表明,该文方法在低矮植被密集覆盖区域能准确剔除植被点并保留地面点,其中Ⅰ类、Ⅱ类误差分别为9.20%、5.83%,平均总误差为7.68%,均优于CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法,可为后期快速建立高精度DTM奠定基础。     

基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究

针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

基于阴影搜索法的飞机目标遥感图像分割研究

介绍阈值分割的原理并分析传统图像分割中阈值的确定方法;为提高对飞机目标遥感图像的分割效果,采用阴影搜索法对图像阈值进行判定。该算法对图像进行横向或纵向扫描,根据像素的变化频率判定阴影区域并确定目标与背景的关系,实现图像分割中最优阈值的自动提取。该算法克服了传统方法灵敏度低对分割效果的影响,有很好的通用性和有效性。     

基于三维激光点云的复杂道路场景杆状交通设施语义分类

文章提出一种完整的全自动化处理框架,基于三维激光点云数据对高速公路和城市道路场景的杆状目标进行了检测和分类,主要包括3个步骤：数据预处理、杆状目标检测和分类。其中,在数据预处理阶段,采用基于布料模拟滤波算法自动分离地面点和非地面点,然后基于欧氏距离聚类方法对非地面点进行快速聚类,以及采用迭代图割算法进一步分割目标对象;在目标检测阶段,集成先验信息、形状信息和位置导向搭建滤波器,对杆状目标进行检测;在对象分类过程中基于多属性特征,利用随机森林分类器对目标的特征进行计算和分类。并使用3个道路场景数据集进行测试,结果显示,3个数据集的整体MCC系数为95.6%,分类准确率为96.1%。这说明文章所构建方法具有较高性能。另外,该方法还可以鲁棒地检测杆状目标的重叠区域,较为适应复杂程度不同的道路场景。     

基于区域合并影像分割技术的多尺度地表景观分析

分割是面向对象影像分析的前提,景观空间异质性特征给遥感信息获取提出了多尺度的要求。影像分割的多尺度分析以尺度效应与对象异质性最小原则为前提,描述多尺度效应分析的必要性与可行性。基于区域合并的分割原理与方法,为多尺度影像分析提供理论与技术支持,在两个样区进行多尺度影像分割技术的应用实践,分析基于区域合并的多尺度分割数据的几何丰富度与语义丰富度。     

基于PSInSAR技术和云模型的地面沉降稳定性分析

利用永久散射体干涉测量(PSInSAR)技术获取北京市地铁一号线传媒大学-八里桥站的沉降速率及演化特征,并采用云模型实现了地面沉降定量信息与定性概念的自然转换,以此评价地面沉降的不均匀性和稳定性,得到以下结论:1)地面沉降在地铁线南北两侧存在较大的不均匀性,且沿地铁线的地面沉降也具有较大的不一致性。整个实验区的沉降速率在0.67~60.91mm/a之间;2)对2010-2012年研究区PS点沉降量的数字特征(Ex,En,He)进行分析表明,三年沉降量、平均沉降水平均较低;沉降量值离散程度较小但在空间分布上仍呈现一定不均匀性;该研究区沉降虽整体处于稳定状态,但稳定性在减弱,沉降有增大的趋势。     

基于出游力的我国主要国际客源市场分类研究

从影响旅游者出游能力的相关因素出发,以2010年的统计数据为基础,选取了21个主要客源国,对影响其旅华潜力的9项相关因素进行了因子和聚类分析。结果显示:国际客源国的旅华潜力主要受客源国经济发展因子、社会发展因子和对华联系因子3类公共因子的影响;根据旅华潜力影响公共因子进行聚类分析的结果显示,我国21个主要客源国聚合为5大类,总体上旅华率与其出境旅游率相比还处于较低水平;短期内我国入境游客源国的开发重点应该是3～5类客源国。     

基于尺度转折点的空间分析方法研究

对景观生态学中有关空间分析和尺度转换的方法及基于直方变差图的尺度转换方法进行对比,分析其优缺点;在直方变差图的基础上,结合分形理论引入了尺度转折点这一概念。确定尺度转折点是研究重点,通过各个尺度转折点可以确定遥感图像上的各个尺度域,从而为不同尺度的地表时空多变要素提供一种尺度转换的依据。采用互联网上的IKONOS天安门地区图像数据进行验证。     

基于球面剖分格网的矢量数据组织模型研究

针对球面剖分格网系统的优势和目前矢量数据存储方式存在的缺陷,提出基于球面剖分格网系统的矢量数据组织模型,以期更有效地存储和管理大范围多模式的矢量数据.主要讨论了矢量对象在不同格网层次下的剖分组织方法及其重构表达问题,并创新性地提出了球面矢量交换文件格式(SVE).同时,基于球面剖分格网系统设计了矢量数据的空间拓扑关系构建模式及多层次表达方式,为球面的矢量对象空间分析奠定了理论基础.     

基于格网索引的GIS矢量数据拓扑重建研究

GIS中对原始矢量数据进行拓扑分析和重建是对其进行存储和使用的前提。引入包括规则格网和四叉树格网在内的索引结构,将全局的矢量拓扑分析转化为单个格网范围内足够少的矢量线段求交过程,减少了运算的复杂度;并用一种重组算法实现将原始矢量数据转化为符合“逢交必断”标准的矢量数据。试验表明,该算法适合海量和高散乱度的矢量数据。