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一种顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂地形区域的机载LiDAR数据滤波方法中自适应阈值设置问题,根据地形多尺度效应,提出一种自适应阈值的机载LiDAR点云多尺度滤波方法。该方法采用影像金字塔策略按分辨率从高至低逐级构建LiDAR点云分层格网,滤波过程则从最大尺度格网(顶层格网,最低分辨率)开始,采用局部统计分析的方法自适应地确定高差阈值,同时结合薄板样条内插出下层各格网控制点的高程值,直至最底层格网完成原始激光点云滤波。通过我国某山区城市复杂地形的LiDAR数据实验表明顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法能够快速有效地提取高精度DEM,能够满足实际生产需求。 相似文献
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在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 相似文献
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针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点;然后通过自适应坡度方法剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值随地形复杂度自适应变化。在上层滤波结果基础上,PMMF通过提升种子点选择的网格尺度重复上层滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近5年(2016年—2020年)提出的15种滤波算法比较表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用4种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与简单形态学滤波(SMRF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(MHF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其他4种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。 相似文献
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点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波... 相似文献
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基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于虚拟网格与改进坡度滤波算法的机载LIDAR数据滤波方法.该算法将虚拟网格的概念用于LIDAR滤波,避免了LIDAR点云内插或者平滑造成的信息损失.基于虚拟网格生成的初始表面模型是一个规则网格,在初始表面模型上进行地面点的选取,可以极大地提高运算效率.在改进的坡度滤波算法中,提出了4个坡度阈值,克服了经典坡度滤波算法在地形急剧变化的地方可能发生的错误.实验结果表明,该算法可以提取出大多数地面点,生成比较精确的DEM,证明了该算法的可行性. 相似文献
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针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
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针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。 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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针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法。首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法(Otsu)对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割(DBSCAN),剔除离群噪声点;最后通过Alpha Shape算法实现建筑物点云的边缘提取。本文选取ISPRS官网提供的3组典型城区LiDAR点云数据进行试验,试验结果表明,本文算法可达到较好的建筑物点云提取效果。 相似文献
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我国茂密植被山区地质灾害具有高位、高隐蔽性的特点,传统地质灾害排查手段在有效解决隐患的早期识别方面存在一定困难。机载雷达技术不仅可获取地面反射的三维激光点云,同时能够提供高分辨率、高精度的地形地貌二维影像。机载雷达的多次回波技术可“穿透”地面植被,通过滤波算法能够有效去除地表植被的影响,获取真地面高程数据信息,从而可获取相关区域精细准确的地面特征和坡体变形迹象及灾害体形态特征。本文将机载LiDAR技术在广东佛山西樵山公园进行应用实践,研究成果表明,机载LiDAR技术可提高茂密植被山区地质灾害隐患的早期识别能力,对进一步提高综合防灾减灾能力作用显著。 相似文献
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为提高机载Li DAR数据滤波精度,提出了一种分层自适应移动曲面拟合法滤波。通过改进均值限差法,对原数据进行"粗滤波";之后以Mean Shift算法进行数据分类,建立虚拟格网索引结构,通过二次多项式进行曲面拟合,以自适应阈值进行"精滤波"。实验结果表明:该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。 相似文献
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目前LiDAR技术已经成为DTM的主要生产方法。地面误差对LiDAR生成DTM的精度影响比较明显,特别是由于亚热带森林植被覆盖区LiDAR激光点云少,生成的DTM更复杂,需要分析地面误差对LiDAR生成林下DTM的精度影响。本文以华南农业大学增城教学科研基地为研究对象,从森林郁闭度和坡度两个方面探讨了地面误差对机载LiDAR数据生成林下DTM精度的影响。研究结果发现高程误差会随郁闭度的增大而增大;而随坡度变化趋势不明显,但是坡度为15°时成为误差的分水岭,其前后误差差异比较明显。总体而言,郁闭度的影响更为明显。 相似文献
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使用LiDAR单一数据进行点云分割工作时,基于斜率的严格分割LiDAR点云的方法不能很好的适应复杂地物
的分类工作。本文将LiDAR粗分割后的点云转换为高度图像和反射强度图像,并求取高度图像GLCM高度纹理。将4
种GLCM高度纹理、地面粗糙系数、平均高度和平均反射强度共7种纹理作为识别地面覆盖物的特征,并利用后向传播
神经网络(BP-ANN)方法对LiDAR数据进行地物识别。实验表明,这种方法能够从LiDAR独立数据源中有效的实现地
物分类,实验获得的精度大于90%。与传统的最大似然法进行对比,BP-ANN的分类精度高于最大似然法。当预设地
面类型能同时满足被光学影像和LiDAR数据识别的条件时,LiDAR高度纹理分类与光学影像分类结果的一致性达到
76.5%。 相似文献