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在分析LiDAR点云数据分类现状的基础上,针对植被与建筑物重叠区域分类困难的问题,提出了一种基于面向对象的点云分类方法.首先采用三角网渐进内插的滤波方法将点云分为地面点和非地面点,并得到DTM;然后对高出DTM一定高度的非地面点建立三角网,删除较长的三角网的边(地物间的边),从而将非地面点云分割成多个对象;再利用各个对象内的三角网坡度信息熵大小判断该对象属于植被或建筑物;最后对于难以区分的对象(植被与建筑物重叠区)根据建筑物几何规则形状延伸扩充,从而提高植被和建筑物重叠区的点云分类准确率.实验结果表明,该方法能够很好地区分建筑物和植被点,分类准确率达到87%. 相似文献
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基于深度学习方法,借鉴二维图像卷积的思想,设计了一种适合三维点云的卷积操作。点云卷积的作用域是局部球形邻域,输入为三维坐标和空间几何关系。通过点云卷积提取局部特征,使用最远点采样算法采集邻域中心点,根据半径构建球形局部邻域,使用多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)网络学习空间关系权重,将学习到的关系权重和输入特征相乘,实现卷积操作。基于三维点云卷积,构建了一个多层分类网络模型实现点云分类。使用道路场景的黄石路数据集进行分类实验,结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
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对激光雷达(Li DAR)点云数据使用点云数据处理软件(Li DAR-DP)时,利用其自动分类进行处理,对其使用渐进三角加密滤波算法得到的建筑物、桥梁和高架路、植被、水体以及其他各种特色地形地物的分类情况进行分析判断,并对自动滤波效果不好的区域,给出相应的解决方案。经本次分析,在地形地物复杂区域,自动滤波效果不好。在地形简单、地物规则且大型区域滤波效果真实可靠。Li DAR-DP软件在点云数据处理过程中,使用简便,能提高作业效率。 相似文献
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探索自动化的激光点云分类方法对于三维建模、城市土地分类、DEM制图等应用具有重要作用。考虑到现有的点云分类算法在提取依赖邻域结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂,并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题,本文提出了基于随机森林的机载LiDAR点云数据降维与分类方法。在分析点云数据的高程、回波、强度等属性特征的基础上,提取归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特征及强度特征6大类特征参数,并构建多尺度特征参数,运用随机森林的特征选择算法对分类特征集进行优化,然后进行点云分类。试验结果表明,基于随机森林的特征选择方法可以有效地降低特征维度,并且使得总体分类精度达到94.3%(Kappa系数为0.922),相比于使用全部特征分类和SVM分类方法而言,该方法的总体分类精度均有一定程度的提高;特征的重要性度量结果表明,归一化高度特征在点云分类中所起的作用最大。 相似文献
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陈鑫 《测绘与空间地理信息》2019,(3):61-64
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。 相似文献
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基于点云数据的建筑物建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
建筑物三维模型重在数字城市、场景重现、虚拟现实中应用广泛,三维激光扫描技术作为一种新的技术方法,在建筑物三维建模中应用越来越多。本文以三维激光扫描技术获取的点云数据为数据源,以一仿古建筑为研究对象,对点云数据进行优化处理,并用不同的建模方法进行三维建模,对比分析了每种方法的优缺点和适用范围,最后采用几何建模方法进行纹理贴图,得到真实的三维模型。 相似文献
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基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。 相似文献
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建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制"伪屋顶面"的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。 相似文献
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LiDAR点云数据存在数据量大、不易识别、不易处理的问题,为了解决上述问题,需要对点云数据进行分类处理。针对点云分类方法存在精度不高、处理过程复杂等难题,本文提出了一种基于高度差值的二次导数的建筑物、植被的点云分类方法,能够高效、准确地将各类点云分离。利用该方法分离点云数据,首先通过Terra Solid软件对原始LiDAR点云数据进行初步处理,去除噪点并提取出地表点云,然后利用规则建筑和不规则植被高度差异上的二次导数不同,提取出可能是建筑物或植被的点,并利用高斯偏差估计模型为建筑物、植被点的分类提供阈值,最后利用断点统计模型将建筑物、植被点云补充完整。为证明这种方法的可行性和有效性,使用Autzen_Stadium地区的LiDAR点云数据进行点云分类试验,结果表明,该方法具有可行性好、分类效果好、处理自动化等优势。 相似文献
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目的 提出了利用标记点过程从机载激光扫描数据中直接提取建筑物的方法。该方法首先根据建筑物在点云中的几何特征建立Gibbs能量模型,通过目标的一致性建立模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立模型的先验项;然后,利用可逆跳转马尔科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC)和模拟退火算法优化求解;最后,利用精细处理移除错误提取的地面点、噪声点和树木点,合并相邻的目标,实现建筑物目标的精确提取。利用3组ISPRS机载激光扫描点云进行实验,结果表明,该方法能够准确、有效地提取建筑物,具有较强的稳健性。 相似文献
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提出一种基于图割算法的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法。首先,利用LiDAR点云计算3个几何特征:平整度、法向量分布和高程纹理一致性。同时利用航空正射影像计算颜色特征——归一化植被指数(NDVI)。然后将两类特征联合构建能量函数数据项,综合数字表面模型(DSM)和NDVI构建平滑项,采用图割算法优化得到初始的建筑物区域。最后利用初始建筑物边缘一定范围内的正射影像颜色信息,采用前后景分割的思想进一步优化建筑物边缘。应用ISPRS Vaihingen测试数据进行试验,结果表明本文方法具有较高的建筑物提取精度。 相似文献