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城区LiDAR点云数据的树木提取 总被引:2,自引:0,他引:2
机载激光扫描(LiDAR)可以快速获取地球数字表面模型.提出一种适合复杂城市环境的机载激光扫描数据提取树木的算法:首先对DDAR数据滤波生成DTM,提取地物点;然后对地物点进行区域增长运算,使用面积阚值滤出大的区域;再计算出LiDAR数据点的梯度值,根据梯度阈值分离出树木点;最后结合梯度阈值分割和区域增长分割的结果实现树木点的最终提取.实验结果表明,使用新算法在城区环境中能从LiDAR数据中较好地提取出树木,城区树木提取率达到85.4%,提取正确率为86.1%. 相似文献
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提出一种基于等高线的滤波方法,它先由LIDAR数据生成数字表面模型,并内插出等高线,再根据DSM等高线的特征,如闭合性、首尾点距离、等高线的长度及等高线间距离等,通过设定阈值自动提取出属于自然地面的等高线线段,以获得初始的自然地面点,然后内插生成初始数字地面模型,最后使用迭代逼近法生成最终的(精确的)数字地面模型,即比较初始DTM与DSM,差值小于预设阈值的点视为DTM点,而差值大于预设阈值的点则标记为无数据点,最后,这些无数据点由选择的DTM点内插出.通过与现有表面估计的滤波方法的对比实验以及所提取地物轮廓线与航片的叠加对比试验,证明新方法可适用于地表起伏较大的地形,地物提取精度高、计算量小、效率高. 相似文献
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基于机载激光扫描数据提取建筑物的研究现状 总被引:5,自引:3,他引:2
机载激光扫描系统是集成了GPS、惯性导航系统(INS)和扫描激光测距系统并利用飞机作为运行平台,来获取地面的三维位置,进而快速生成数字表面模型(DSM)。随着机载扫描激光测距系统的不断完善和发展,获取城市DSM数据也变得越来越快速,而且方便和经济可靠,地面激光点的密度也大大提高。目前国外激光扫描系统的激光点密度一般都达到了1~20点/m2,因此利用机载激光扫描系统获取的城市DSM提取建筑物也渐渐受到重视。利用激光扫描数据提取建筑物可以分为两大类,第一类是单纯以获取的机载激光测距数据来提取建筑物,第二类是融合激光测距数据和其他相关信息的建筑物提取,如融合航空影像、融合IKONOS高分辨率卫星影像来提取建筑物。本文对国际上利用机载激光扫描测距数据进行建筑物提取的最新研究进展进行了一些分析,同时也给出了应用我国研制的机载激光扫描数据提取建筑物的试验研究和初步结果。 相似文献
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机载Lidar是可以快速获取数字表面模型(Digital Terrain Model,DTM)的一种遥感技术。它能够快速获取大范围地面精确的三维坐标,得到高密度的点云。为了从点云数据中提取地形信息,必须对地面点和非地面点进行分类,称之为滤波。现有算法不适合用于处理大规模数据。本文提出一种快速滤波方法,实验结果表明该方法能够快速准确地提取地形点。与现有的滤波方法相比较,其最大的特点是将二维滤波问题简化为一维滤波,滤波速度快。 相似文献
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基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取 总被引:2,自引:0,他引:2
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。 相似文献
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针对三维激光扫描采集的地形点云,提出在高程方向进行切片分层的去噪方法。将分层提取的点云投影在平面上,对点云进行网格划分,把网格内的点云转换为二值图像,采用数字图像处理方法过滤离散的网格噪点;然后对分层提取的点云轮廓特征格网,通过对上下层轮廓边缘特征比较,获取点云的地面轮廓网格点,删除孤立噪点与非地面点。根据对不同地形的点云进行去噪实验,通过分层过滤非地面点可以得到很好的去噪效果。 相似文献
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对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。 相似文献
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激光雷达点云平面拟合过滤算法 总被引:2,自引:2,他引:0
在分析激光雷达点云空间分布特征的基础上,提出了基于斜率的激光点云平面拟合过滤算法,并利用该算法对机载激光雷达点云的特征提取进行了实验研究.结果表明,此算法能有效地拟合激光点云的连续平滑的水平平面、倾斜平面和垂直平面,在DTM、建筑屋顶和垂直墙壁等特征提取中具有较好的效果. 相似文献
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针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。 相似文献
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一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法 总被引:5,自引:0,他引:5
数学形态学滤波是从激光雷达数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法,在应用中取得了较好的效果,但也具有一些明显不足。在分析现有方法优劣及城市地形特点的基础上,提出一种应用于城市环境的自适应形态学滤波算法。该方法采用分层识别策略:首先通过分割得到地面主体部分;之后利用正规化高度值寻找其余地面区域;最后估计地物覆盖区域地面点取值。采用三个不同分辨率、不同地形/地物特点的数据集进行了实验,结果表明该方法能有效识别地面和地物点,并解决了窗口尺寸限制、粗差误判等问题。 相似文献
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基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。 相似文献
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从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。 相似文献
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机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度>30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。 相似文献