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针对机载LiDAR目标提取中建筑物与树木难以有效区分的问题,该文提出了一种基于坡度自适应穿透率和张量投票的建筑物检测方法。在利用滤波和高差阈值去除地面点和矮小地物点的基础上,采用坡度自适应穿透率作为区分建筑物和植被的主要特征,较好地突出了建筑物点和树木点在空间分布上的密度差异;设计基于张量投票的投票算法,对坡度自适应穿透率特征进行邻域投票,以促进相邻点之间特征信息的传递,增强了该特征对于植被和建筑物的可分性。采用ISPRS提供的测试数据进行实验,结果表明,该方法能有效地区分建筑物和树木点,提取的建筑物完整度达94.6%,准确度达98.3%。 相似文献
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机载LiDAR数据处理与地物提取 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了机载LiDAR数据处理流程,分析了TerraSolid软件应用于LiDAR点云的地物提取方法,对复杂城区激光点云进行了地物提取试验研究,实现了植被、建筑物、水渠、地面点等地物的提取,制作了数字高程模型。 相似文献
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提出了一种基于区域特征的快速城区Li DAR点云数据分类方法。首先进行数据滤波处理,去除地面点。然后对非地面点,利用二次多项式进行区域曲面拟合,拟合曲面的参数作为特征构造区域特征向量,通过投票方式判断每个点的局部区域属性。最后,利用模糊逻辑技术实现最终分类。实验结果表明,该分类方法能够高效实现城区建筑物及树木的分类。 相似文献
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针对国内外许多专家学者对道路提取进行了大量的研究,但国内少有文章对这些研究进行归纳总结这一问题,该文对近年来国内外所有的研究现状进行总结概括。机载LiDAR点云进行道路提取中由于道路点云与地面点云高程相差很小、激光反射强度相近,导致道路提取一直是一个难点。文中系统阐述了从LiDAR中进行道路提取的各个过程、存在的问题以及对应的处理方法。最后,对此项研究内容进行了展望。 相似文献
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机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献
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机载激光雷达数据中电力线的快速提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前机载LiDAR技术在电力巡线应用中对电力线数字模型高精度和快速重建的需求,该文提出一种高效的电力线点云分类方法。首先基于局部范围点的高程统计直方图,实现电力线点的快速粗提取;然后运用随机抽样一致性算法剔除残留的电塔点,结合点云高程统计进一步剔除绝缘子点,实现电力线点的精提取;最后利用同一垂直面内电力线点的高程分布特性,实现单根电力线点的快速提取。基于实际输电线路机载LiDAR数据的实验结果表明,该方法可实现电力线点的快速、高精度提取:粗分类后的电力线点中仅含约10%的非电力线点;精分类后约有2%的电力线点被误分为绝缘子点,最终各条电力线点的提取比率平均为98%以上。 相似文献
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机载激光扫描可获取植被茂密地区的数字地形模型(DTM),但将其用于茂密植被覆盖区地裂缝提取方法的研究还不多见。以湖南冷水江市浪石滩为试验区,基于机载Li DAR的激光点云数据,研究了植被覆盖区地裂缝的提取方法,分析了地裂缝的微地貌特征。首先对离散的三维激光点云数据依次进行基于不规则三角网滤波、高程滤波及回波信息强度滤波提取地面点,以保留完整的微地貌微特征;然后构建不规则三角网,反距离加权内插生成数字高程模型(DEM),提取地裂缝识别参数,同时基于最小曲率对地裂缝进行线性探测,提取地裂缝的长度信息,且利用地裂缝剖面信息分析其微特征,结合识别参数分析地裂缝的稳定性。研究结果表明:利用机载Li DAR点云数据提取的地裂缝识别参数,能够确定地裂缝的位置、坡度坡向、长度和深度信息,有助于判定地裂缝的稳定性;在植被较为茂密、地面点密度稀疏的区域,保留一定的低矮植被所提取到的DEM能更好地保留地裂缝的微地貌特征。 相似文献
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机载LiDAR和高光谱数据融合提取冰川雪线 总被引:1,自引:0,他引:1
以西藏那曲县境内的“中习一号”冰川为研究区,对2011年8月获取的机载激光雷达点云进行预处理和滤波分类,提取研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM);将DEM数据分别与同期获取的机载高光谱栅格数据和提取出的冰川矢量数据进行三维地形模拟,利用DEM数据对高光谱最大似然法分类结果进行正射纠正,从而获取研究区的数字正射影像(digital orthophoto map,DOM);最后结合研究区DOM和机载点云数据提取“中习一号”冰川的雪线.结果表明:融合机载高光谱和机载激光雷达2种数据的优势,能更方便地提取出冰川雪线,而且能很好地显示雪线的高度. 相似文献