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机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。本文针对机载LiDAR点云数据在复杂城区环境下的大型建筑及低矮地物滤波问题,提出一种新的二面角滤波法。利用空间二面角的平面角可以表达空间两相交平面相对位置的原理,实现机载LiDAR点云数据滤波。首先,算法提取点云数据中的高程突变点,以非突变点的二面角余弦均值稳定性作为判定迭代结束的条件;其次,分别统计高程突变和非突变点集的二面角余弦值频率分布,以交点处对应余弦值和最后一次迭代的坡度值作为LiDAR点云滤波的判定条件;最后,利用数学形态学“开”算子,去除残留低矮植被,得到可靠的滤波结果。对同一区域机载LiDAR点云数据,通过“二面角法”与“渐进三角网法”进行滤波处理。实验结果表明,二面角滤波法能有效地降低地物点错分为地面点的百分率,且在去除地物信息的同时能良好地保留地形特征。 相似文献
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提出一种基于微分形态学断面的机载LiDAR点云数据滤波新方法。该方法由点云数据构建规则格网,去除粗差点;对构建的每一个格网进行多尺度分解,获取初始地面点及地物点;分别利用曲面逼近及微分形态学断面构建DTM（digital terrain model）,通过阈值函数判别二者之间的残差,确定最终地面点。使用国际摄影测量与遥感学会提供的测试数据进行实验,并与8种经典滤波算法比较分析,表明该方法能够有效去除地物点和保留地面点,并降低总误差。 相似文献
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针对形态学滤波存在的地形过度腐蚀以及区域生长滤波需要大量地面种子点的问题,提出一种点云数据由粗到精的两级滤波策略。对机载LiDAR点云数据进行多尺度形态学滤波得到粗略DEM("粗滤波"),由此可提供大量的地面种子点用于区域生长,进而得到精细DEM("精滤波")。利用ISPRS提供的滤波数据进行测试,结果表明,该滤波算法对地形适应性较强,可有效保证地形特征,具有更好的稳健性。 相似文献
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针对现有的基于机载LiDAR数据的滤波算法未能充分利用数据提供的所有信息及其所采用的数据结构表达复杂、存在信息损失等缺陷,提出了一种灰度体素结构分割模型下的机载LiDAR 3D滤波算法。算法首先以综合利用机载LiDAR数据的高程及强度信息为目的将点云数据规则化为灰度（体素内激光点的平均强度的离散化表示）体素结构,然后基于各体素间的空间连通性和灰度相似性准则,将灰度体素结构分割并标记为若干个3D连通区域,最后依据地面与其它目标的高差特性提取与其对应的3D连通区域。算法优势在于:基于体素结构设计,为3D滤波算法;综合利用了地面目标的几何及辐射特征,对比传统滤波算法可应用于更复杂的场景;滤波结果为3D地面体素形式,可直接用于创建地面3D模型。实验采用国际摄影测量与遥感协会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS）提供的不同密度的机载LiDAR基准测试数据测试了邻域尺度参数的敏感性及提出的算法的有效性,并和其他经典滤波算法做对比。定量评价的结果表明,51邻域为最佳空间邻域尺度;点云密度为0.67点/m2的数据集1的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.9611、0.9248及0.8934;点云密度为4点/m2的数据集2的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.8490、0.8531及0.7404;对比其全经典滤波算法本文算法在高密度点云数据滤波时表现更佳。 相似文献
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针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维（3 Dimensional, 3D）滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度（体元内激光点的量化平均反射强度值）体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了“空间邻域尺度”参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明：51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。 相似文献
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为了进行平地区域原基础测绘产品高程的更新,我省进行了针对平地区域的机载LiDAR测高项目,为了获取高精度的DSM和DEM成果,在实际生产中开展了机载LiDAR数据处理及DEM成果的制作方法研究。本文将利用TerraSolid软件,从LiDAR点云数据的高程精度控制、点云滤波分类要求和如何利用特征线进行无点云数据区域的DEM精度控制等关键技术方面进行研究。 相似文献
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随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。 相似文献
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提出一种一体化聚类的滤波方法,从机载激光扫描数据中获取复杂城区的DTM。通过对激光点云数据构建八叉树,以节点满足平面判断条件进行双重距离聚类,对剩余点引入渐进三角网加密方法进行迭代判断,进而有效区分地面点和非地面点。最后,将本文滤波方法与经典滤波进行比较,得到可靠的DTM,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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Urban vegetation has been an important indicator for the evaluation of eco-cities,which is of great significance to promote eco-city construction. We study and discuss the commonly used urban vegetation extraction methods. The extraction of vegetation points in this study is completed through mathematical statistics,mean-square error,successive differences and iterative algorithm which are based on the analysis of different spatial morphological characteristics in urban point clouds. Linyi,a city of Shandong Province in China,is selected as the study area to test this method and the result shows that the proposed method has a strong practicality in urban vegetation point cloud extraction. Only 3D coordinate properties of the LiDAR point clouds are used in this method and it does not require additional information,for instance,return intensity,which makes the method more applicable and operable. 相似文献
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DEM即数字高程模型,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟。DEM具有许多生产方式,作为直接获取对象表面点三维坐标的现代对地观测技术,机载激光扫描在DEM构建方面具有很大优势。因此,本文研究了一种基于机载激光点云数据的DEM生成方法,该方法的关键在于机载点云的地面滤波处理。本文提出了一种改进的渐进三角网滤波方法,通过计算各点坡度以及邻域范围内的高差最大值,进行直方图统计分析,实现高度及角度阈值的自适应估计。将本文结果与人工滤波及布料滤波方法进行对比分析。实验结果表明,本文方法的结果更加贴近人工滤波处理效果,可有效提高DEM生成的精度。 相似文献
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针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献
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图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。 相似文献