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为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。 相似文献
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为克服传统人工边坡调查方法效率低、风险高、难度大等缺陷,针对高陡裸露边坡,本文提出了基于无人机倾斜摄影的边坡三维重建和灾害识别分类方法,即利用无人机多视角序列影像重构裸露边坡三维实景模型,并将不同时期的边坡三维模型统一在相同的坐标系内。经试验验证,重建模型精度优于2 cm,基于点云与点云比较算法的三维点云数据变化检测算法,能够分析两个时期点云模型的细微差异,通过在三维实景模型中进行标记,结合PointNet++分类神经网络算法自制点云数据集,成功地实现对标记区域的识别与分类,从而实现边坡滑坡、坍塌、落石等灾害场景的智能化识别。 相似文献
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机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。 相似文献
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为了提高布料模拟滤波（CSF）算法处理复杂地形时的精度与适应性,本文提出了渐进三角网加密滤波辅助的布料模拟算法（CSFPTD）。该方法首先根据地面点云回波次数特点提取单、末次回波点云,以提高点云处理效率,在此基础上,采用渐进三角网加密滤波算法提取地面点,建立宏观反映复杂地形特征的粗数字地面模型（DTM）,对点云进行高程归一化处理,消除地形起伏对点云滤波结果的影响,最后CSF实现点云精细滤波。对CSFPTD算法与经典CSF算法进行了对比实验,其中,Ⅰ类误差由11.81%下降到7.48%,Ⅱ类误差由1.90%下降到1.23%,总误差由4.05%下降到2.58%。实验结果表明：CSFPTD算法在综合复杂地形下的滤波精度明显提高,提升了算法的地形适应性。 相似文献
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针对当前滤波算法在处理地形不连续区域或存在复杂建筑物区域时容易过分＂腐蚀＂地形并难以去除一些低矮植被的不足,提出了一种基于分割的机载LiDAR点云滤波算法。首先,对原始点云基于地表连续性进行分割;然后,在移除点数目较小的粗差点集之后采用对分割点集建立缓冲区的方法,区分地面和非地面点集;在较大地物经过迭代分割基本移除之后,使用约束平面的方法移除高度较小的地表附着物以实现滤波。实验结果表明,与经典滤波算法相比,该算法提高了地面点的分类精度,在滤除地物信息的同时能有效地保留地形特征。 相似文献
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针对山区LiDAR点云的特点,对TIN滤波算法的三个重要环节进行了改进:1利用一种简单、快速的随机化格网搜索算法来获取更多的精确初始地面点;2提出一种地形预测角的判断准则来提高地形断裂线附近区域的滤波精度;3对每个激光脚点设置加密优先级,并在滤波过程中动态调整优先级大小,优先级高的激光脚点先进行判断,加密优先级的引入提高了TIN滤波算法对地形的适应性。最后,采用两块分布有大量地形断裂线的山区数据进行实验验证,并与传统的TIN滤波算法进行比较分析,结果表明,改进后的TIN滤波算法可以有效地保留山区的地形断裂线特征,提高了算法在山区的滤波精度。 相似文献
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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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ICESat-2机载试验点云滤波及植被高度反演 总被引：1，自引：0，他引：1
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2将采用多波束微脉冲光子计数技术,并进行高程剖面式的对地观测。由于该点云数据具有背景噪声大、密度低并呈线状分布等特点,传统的点云滤波算法并不适用,研究新的点云滤波算法十分必要。本文以ICESat-2的机载模拟器MABEL数据为例,首先介绍了微脉冲光子计数激光雷达的基本原理和数据特点,并针对高程剖面点云提出基于局部距离统计和最小二乘局部曲线拟合的点云滤波算法;然后,对美国加利福尼亚州Sierras-Forest地区MABEL试验中532 nm通道的光子点云进行滤波处理,并利用识别的地面点插值得到3 m分辨率的线状DEM,进而估算了该区域美国云杉的平均树高;最后,对该滤波算法进行精度评价,并分析了误差来源及其对DEM精度和树高反演精度的影响。结果表明:(1)该算法整体精度达97.6%,能有效剔除绝大部分噪声点且对地形起伏具有较强的自适应能力;(2)误分噪声点影响了滤波过程中局部地形的拟合,而滤波过程中的分类误差将降低DEM和树高反演的精度。 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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针对滤波和优化融合算法在不同场景下定位性能不明确的问题，该文构建了一种融合先验点云地图、激光雷达(LiDAR)、惯性测量单元(IMU)的位姿估计框架。对比分析了基于图优化和误差状态卡尔曼滤波(ESKF)两种算法的位姿估计精度，并采用3组KITTI数据进行实验分析。结果表明：图优化算法的绝对位姿误差的均方根小于ESKF算法，3组数据的精度分别提升了28.9%、12.5%和21%;在复杂场景下，基于图优化算法的性能高于滤波算法；在简单场景下，滤波和图优化算法的精度接近，而滤波算法更加稳定。 相似文献
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介绍了LiDAR数据生产DEM处理流程,选取淮河某一区域的点云数据,重点研究自动滤波技术在高树植被区域、居民区域、光伏区域的滤波效果以及人工分类方法在低矮植被区域的分类效果,计算野外检测点,对DEM同名点高程中误差进行精度评定。实验结果表明,自动滤波技术对高树植被、房屋区域、光伏区域等区域点云,能高效、准确滤掉非地面点,保留真实地面点;人工分类手段用于低矮植被分类效果明显,有效解决了自动滤波在该类区域分类效果不佳的问题;野外检测点和DEM同名点高程中误差满足设计精度要求,以点云数据生产高精度DEM具有可行性。 相似文献
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传统的滤波算法通常是针对具有连续表面的简单区域来进行,因此带有一定的局限性,且不能解决复杂城区地形准确提取的难题。因此,本文提出了一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云数据滤波方法,该方法先对原始点云利用多尺度虚拟网格筛选地面种子点;然后,对种子点构建初始TIN表面,在此基础上进行向上加密;最后,得到的TIN三角网则为真实地形表面。实验结果表明,该方法能有效地滤除建筑物、植被和其他地物,并较好地保持地形特征。 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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历史航空影像真实地反映了各个历史时期的地表形态、社会经济与环境状况等信息,客观有效地记录了地表演化变迁过程。早期历史航片山地植被覆盖率低,城市建筑物相对稀疏,通过航测法获取的DEM数据理论上可以直接反映山地的地形,且精度会优于现今植被茂密、覆盖率高的数码航片获取的DEM精度。本文基于区域网空三加密、密集匹配以及滤波分类等关键技术,对1979年浙江省某市北部山地区域秃山地表航空影像资料进行处理,获取高精度DEM数据,并通过与机载激光雷达获取的点云数据以及野外实地高程点测量值进行比较。结果表明,通过历史秃山地表航空影像获取的DEM数据山地精度优于0.8 m。 相似文献