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探索建筑物的空间分布模式信息是建筑物地图综合过程中不可或缺的一部分,以建筑物距离为基础,结合建筑物的大小、形状、方向3种特征因子,将多个聚类算法应用于多边形建筑物的聚类分析,并通过不同的城市街区实地数据集对多个聚类算法进行比较分析。结果表明:k-means算法效率最高,但只能识别近似于球形的群组,对呈线性分布的建筑物模式识别效果较差;具有噪声的基于密度的空间聚类(density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise,DBSCAN)算法可以发现任意形状的集群,其对参数的选择过于敏感,难以从复杂的建筑物群中识别出连贯的群组;具有噪声的基于分层的密度聚类(hierarchical DBSCAN,HDBSCAN)算法可以发现任意形状和密度的群组,但对边界区域的建筑物群识别效果较差;最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法能够识别出不同类型的建筑物群模式,但难以确定复杂建筑物群的合理划分阈值。 相似文献
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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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首先,将道路网stroke生成问题形式化表达为聚类问题;然后,在该表达下提出了基于层次聚类思想的stroke生成算法,并进行了算法的时间复杂度分析和算法特性分析。最后,用深圳市1∶5万道路网对该算法进行了验证。 相似文献
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一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
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本文从空间-语义双重约束角度,提出一种顾及空间邻近和功能语义相似的建筑物空间分布模式识别方法。首先,基于建筑物的空间位置邻近性(即建筑物间的最小距离)约束进行聚类,获得建筑物的空间分布模式和建筑物间的空间邻近关系;然后,根据建筑物的功能语义相似性约束进行分割,获得建筑物的初步聚类结果;最后,考虑簇内相似性与簇间差异性进行整体优化,获得最终聚类结果。试验验证表明,本文方法比现有方法能够更有效地识别空间邻近与功能语义一致的建筑物群,服务于智慧城市建设中对建筑物进行语义层次综合和对城市结构进行深入研究的需求。 相似文献
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目前,多数高阶联合聚类算法属于硬划分方法,不考虑聚簇重叠问题。为了更有效地分析具有重叠聚簇结构的数据,提出了一种基于最小平方和残差的高阶模糊联合聚类算法(MSR-HFCC),该算法将聚类问题转化为最小化模糊平方和残差的优化问题,推导出求解优化问题的隶属度迭代更新公式,设计出聚类过程的迭代算法。实验结果表明,MSR-HFCC算法聚类效果优于目前已有的5种硬划分高阶联合聚类算法。 相似文献
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本文介绍了最小生成树及其常见的算法,对比栅格算法分析了基于矢量的最小生成树算法的缺点,介绍了地图代数的距离变换和基于地图代数的距离变换图生成Voronoi图、Delaunay三角网,然后根据最小生成树MST是Delaunay三角剖分的一个子集,逐次删掉Delaunay三角网中每个三角形的最长边,从而得到最小生成树,该方法不仅适用于欧氏非障碍空间,同样也适用于障碍空间的情况,解决了以往最小生成树在障碍空间下(尤其是当障碍空间中的障碍是全形态的条件下)难以求解的问题,具有一定的理论意义。 相似文献
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机载LiDAR技术为探测建筑物提供了大量三维点云坐标.为了能从植被中有效识别建筑物面域,首先利用渐进式TIN加密法识别非地面点云,经过移除低于地面3 m的点云和孤立点云后生成菲地面点云的二值化格网,依据自定义的分割算子打断建筑物和植被间的可能连接;然后通过区域生成算法以高差阈值来聚类二者的面域,并使用大坡度密度阈值来提取建筑物的面域;最后使用形态学闭算子填充面域孔洞并平滑其边缘.选取3个典型的复杂城市区域进行测试,结果显示,各区域的提取质量与完成率均高于91%,表明该算法能够达到自动识别建筑物的目的. 相似文献
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针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。 相似文献
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建筑物作为城市中的重要地物,分析其群组模式对地图综合、导航定位、市政规划等具有重要作用。建筑物群组模式分析目前主要有基于规则的方法和基于机器学习的方法两种。基于规则的方法和基于传统机器学习分类器的方法均需要大量的人工处理过程。近年来兴起的深度学习特别是图卷积神经网络前期无需人工处理,因此提高了建筑物群组模式分析的自动化程度。传统的图卷积神经网络模型在训练深层网络时易出现退化问题,提取深层特征困难。为解决此问题,本文引入了图残差神经网络模型用于建筑物群组的模式分类。首先使用道路和河流等作为约束条件,利用K-means方法对建筑物进行聚类;然后根据Bertin视觉变量计算对应的建筑物特征指标,在每个建筑物群组中以建筑物质心为节点,连接节点的最小生成树作为边,构建建筑物群组图结构;最后将得到的图结构数据输入图残差神经网络进行训练,得到规则和不规则两种建筑物群组模式。试验结果表明,该模型较好地解决了传统图卷积神经网络模型的退化问题,并取得了更高的精度。 相似文献
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针对传统聚类算法在处理时空位置数据挖掘时面临的多维聚类问题,提出了动态加权聚类模型。该模型叠加利用经典k-均值和基于密度的DBSCAN聚类算法,通过计算最大轮廓系数确定合适的簇数目,按照划分初始簇类、识别和剔除噪声点、修正聚类簇中心点位置坐标3个步骤实现对大体量多维时空位置数据的聚类分析,提出了动态权重系数计算公式,优化了基于密度的DBSCAN聚类算法中相似度函数,并在Python3.7环境下以网络签到数据集实例仿真验算了该模型算法。实验结果表明,相较单一的传统聚类算法,该模型能综合利用多维非位置属性对时空位置数据点聚类,更合理界定聚类簇的归属数据点,对提升时空位置数据集聚类簇中数据点的聚类效果明显。 相似文献
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提出了一种基于体技术的改进的三维复杂建筑物模型多分辨率表达方法。该方法首先将原始表面模型转化为体元表达,并存储在一棵八叉树中;然后基于二次误差度量对八叉树体元进行聚类简化,生成不同分辨率的体元简化模型;最后从多分辨率体元模型中提取等值面,并利用法向量重建原始模型的特征,得到所需的LOD模型。实验结果表明,该方法计算量小,生成的LOD模型能有效保持原始建筑物的主要结构特征。 相似文献
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K-Means算法是比较流行的局域聚类算法,但由于其存在需要输入聚类数目以及对初始聚类中心敏感等缺陷,本文提出了一种基于密度的加权K-Means聚类算法来初始化聚类中心。该算法定义了点的密度函数和聚类中心函数,通过一定评价函数获取聚类中心。该方法获取的聚类中心不仅周围密度比较大,而且各个聚类中心之间相关性比较小,从而有效的减少了聚类时间,提高算法效率。 相似文献
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为解决遥感影像分割中存在的不确定性问题和传统层次聚类算法中存在的时间复杂度高、缺乏可再分性等缺陷,基于云模型和期望最大聚类提出了一种新的遥感影像分割算法。该算法首先使用峰值法云变换从影像中抽取底层概念,然后通过EM算法对底层概念进行聚类,最后通过极大判别法完成遥感影像分割。实验证明,EM算法进行概念聚类能够快速地将概念分类为指定个数,并估计出高阶云概念的数学特征,相比于传统的基于云模型的遥感影像分割算法具有更好的分割效果。 相似文献