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采用聚类分析的车载点云地物分类
引用本文:朱磊,王健,许开辉,赵富燕. 采用聚类分析的车载点云地物分类[J]. 测绘科学, 2016, 41(4): 77-82. DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.016
作者姓名:朱磊  王健  许开辉  赵富燕
作者单位:山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛,266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛 266590;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101
基金项目:山东省自然科学基金项目(ZR2014DM014),十二五国家科技支撑计划课题项目(2012BAH27B04),海岛(礁)重点实验室开放基金项目(2013B09),测绘学院科研创新团队支持计划项目
摘    要:针对车载激光雷达点云初始聚类中心难以确定的问题,该文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类算法对点云实现分割,并以高程、法向量和投影密度作为约束条件对分割后的点云块进行地物的分类识别。通过对车载激光雷达的部分点云数据进行相关试验,结果表明该方法可以精确有效地实现城市典型地物分类。

关 键 词:车载LiDAR  聚类  点云分割  分类

Classification method of vehicle-borne LiDAR point cloud based on clustering
ZHU Lei,WANG Jian,XU Kaihui,ZHAO Fuyan. Classification method of vehicle-borne LiDAR point cloud based on clustering[J]. Science of Surveying and Mapping, 2016, 41(4): 77-82. DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.016
Authors:ZHU Lei  WANG Jian  XU Kaihui  ZHAO Fuyan
Abstract:
Keywords:vehicle-borne LiDAR  cluster  point cloud segmentation  classification
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