基于车载LiDAR点云的行道树提取研究

针对车载LiDAR数据构建格网,提取行道树点云并分割树干点云,首先以格网为单位,进行滤波处理提取非地面点云;再对提取的点云进行降噪处理;然后基于格网对处理后的点云块进行聚类,依据行道树与其他地物的形态以及投影等差异从聚类单元中提取行道树,并对相连树进行分割;最后针对提取的单株行道树依据分层投影的原理,分割行道树树干点云与树冠点云.采用一段车载LiDAR数据进行算法实验并与人工提取方式对比验证算法提取的有效性与准确性.     

基于体元结构车载点云行道树提取方法研究

充分挖掘车载激光扫描系统获取地物点云三维空间信息、回波强度信息,提出一种基于体元空间特征分析的行道树提取方法。首先完成原始数据预处理提取道路附属物点云数据,建立三维体元结构;以体元结构为基本单元计算体元单元中点云回波强度、曲率特征,后分析邻域范围内体元特征联系,构建体元邻域特征描述规则,提取行道树树干结构;在树干结构提取的基础上,确定行道树位置,建立冠层投影面积模型,进而提取冠层结构。实验结果提取显示：在复杂道路场景下,算法具有一定的稳健性,能够较为完整地提取道路两侧行道树信息。     

基于PointCNN的车载行道树点云分割方法

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。     

基于车载激光点云数据的行道树提取方法

针对道路车载激光扫描点云数据中行道树与其他地物相互遮掩,存在杆状物分类困难的情况,本文提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树自动提取方法。首先,构建格网并地形点云滤波,提取非地面点,从而提升后续算法的运算效率;其次,在非地面点的基础上构建空间体元进行邻域分析,提取树干点云,同时建立树冠分层点云投影面积理论,提取得到树冠点云;最后,使用改进分割算法进一步修正树冠点云归属,实现行道树的单体化。使用两组不同类型道路点云数据进行实验,结果显示本文算法提取行道树的平均提取完整率与正确提取率分别为90.73%、91.22%,较对比方法具有一定优势,为行道树的高效、快速、准确提取提供了新的思路。     

基于车载激光雷达的行道树提取研究

对车载激光雷达点云数据进行研究,提出了一种分层投影的方法提取行道树,该方法对点云数据进行分层投影,利用不同高程点云投影后表现出的不同特征,采用面向对象的方法对行道树进行提取,最后叠加分析得到行道树点云。实验证明,该方法能够比较完整的提取出行道树点云。     

一种机载激光雷达道路点云的半自动提取方法

针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。     

一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法

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。     

一种利用船载LiDAR点云数据提取精细化河流水涯线的方法

提出了一种基于船载激光雷达点云数据河流水涯线精细化提取方法。该方法首先对点云数据进行粗格网划分,结合河流水涯线格网的密度、高程、边缘性和连续性多重约束条件,利用连通区域标记和边缘检测等组合算法,快速确定河流水涯线粗边缘;然后对粗提取结果进行细格网划分;并在此基础上提出距离约束下的单行格网局部高程最低点提取算法,实现河流水涯线精细化提取。针对上海某地区长度约为1.56 km河流的船载激光雷达实测点云数据,对提出方法的有效性进行了实验验证。实验结果表明该方法能够提取出精细可靠的河流水涯线。     

车载激光点云数据中行道树三维信息自动提取研究

城市行道树三维信息是城市智慧管理的重要基础信息之一,本文研究了一种基于车载激光点云数据的行道树三维信息自动提取方法。首先,根据行道树点云和周围地面点计算树高;然后,针对残缺树冠点云,应用点云不同方位距离对比计算冠幅;最后,根据树干扫描分层点云,运用RANSAC算子拟合圆模型,计算胸径。通过实际测量数据进行验证,本文方法提取出的行道树信息误差较小,精度较高。     

车载LiDAR点云相连行道树精细分割

针对车载激光雷达获取的行道树树冠点云相连问题,该文提出了基于树木生长模型的距离加权分割方法。首先通过等距原则将相连树粗分割为单株树木,采用求差和拟合算法获得树木高度、胸径等属性信息;再根据树木的理论和实际生长模型,计算得到树冠距离加权值;最后在此基础上对树冠进行迭代处理,实现邻接行道树点云的精确分割。经过不同树种试验验证,该算法能够实现对多棵相连树点云的进一步精确分割。     

基于车载激光点云的数学形态学滤波方法改进

针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。     

基于区域生长的体素滤波点云去噪算法

介绍了一种基于区域生长的体素滤波点云去噪算法.首先,使用体素滤波算法将点云数据体素化后,根据每个网格与最大密度网格的比值大小,将网格分为两类:大密度网格、小密度网格.然后对大密度网格使用区域生长法处理.最后,对全部数据进行区域生长处理.实验结果表明,该方法能够消除大、小尺度噪声,并且能够消除簇状噪声,且不改变点云的纹理...     

一种基于改进种子区域生长的农村房屋提取

利用遥感影像对房屋进行精确提取,可以为农村土地利用规划、居民点用地适宜性评价以及进一步开展居民点整治、快速提供基础地理空间数据等工作提供便利。以无人机影像为实验数据,本文利用一种基于改进的种子区域生长算法对房屋进行提取,该方法解决了传统算法的抗噪能力差以及需要事先确定种子数量和位置等问题。随后,运用阈值处理与数学形态学对分割结果进行进一步处理。实验结果表明,采用本文方法提取农村房屋精度较高。     

基于点云数据的山区建筑物屋顶轮廓线提取研究

山区建筑物由于地势起伏大、周边植被茂盛等特点使得传统屋顶轮廓线提取算法应用效果较差.根据研究区域的地理特征,对轮廓线提取算法进行了改进,即以点云数据的曲率值为影响因子来评价离散程度,对离散程度高的数据选取曲率的最小值为种子点,对离散程度低的数据选取曲率的平均值为种子点.该方法与传统轮廓线提取算法相比,提高了屋顶轮廓线提...     

定标器表面点云的格网构建分割方法

机载激光雷达安置角偏差对测量结果影响较大。针对安置角偏差标定中的同名点获取问题,设计了一种金字塔形状的定标器和提取定标器顶点的算法流程。对算法流程中的点云分割问题,结合定标器模型参数和格网法向量,提出了一种基于格网构建的分割方法。对实验数据进行处理,得到了很好的点云分割效果。     

基于点云强度的公园乔木检测方法

利用树干石灰涂层在激光点云中的高反射特性,本文提出一种基于点云强度的公园乔木检测方法。首先,使用三维激光扫描仪采集点云,并对点云进行去噪以及地面滤波。接着,对非地面点进行阈值分割,高强度部分包含了涂有石灰的树干。最后,对高强度点实施欧式聚类算法,通过尺寸与点数的约束,得到树干的聚类单元。通过实验证明,该方法具有自动化程度高、检测率高、误检率低等优势,满足公园调查的技术要求。     

基于散乱点云特征提取算法研究

三维激光扫描测量技术是当前测绘领域研究的热点。点云各个要素特征提取在三维建模中是非常重要的一个环节,也逐渐成为三维点云数据处理中的一个研究重点。目前对点云数据特征提取仍然存在一些问题,大多数算法的研究是针对栅格点云数据进行的,存在容易受到噪声数据的影响以及适应性不强等问题。本文在研究了现有的点云数据特征提取的方法的基础上,将法线差分算法应用到场景内地物提取中,从而实现场景中地物的特征提取。     

基于车载三维激光扫描的地形图数据采集的研究

文章从三维激光扫描仪在测量中的作用入手,重点介绍了三维激光扫描技术在国内的应用现状,并与传统数据采集方式进行了比较。结合应用实例将三维激光扫描技术应用于大比例尺地形图测量,运用这项技术进行外业数据采集,与传统全站仪数据采集进行了精度比较。结果表明了三维激光扫描技术方案能够克服传统测量方式缺点,保证测绘数据质量,能够提高作业效率。     

城市点云的区域生长三角网构建方法

成熟的倾斜摄影测量及密集匹配技术可获取密集的城市点云,对点云进行三角网构建是真三维建模的关键技术之一。提出了基于区域生长的三角网构建方法,使用双约束条件提高点云的搜索效率,基于点边表数据结构进行网格生长,利用夹角约束和三角形孔洞修补优化网格。实验证明,该方法获取的三角网能够准确地表达楼体、桥状建筑等在内的城市实体,网格优化后的孔洞比例约为1‰并且该方法具有一定的抗噪能力。