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LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。 相似文献
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在分析现有滤波算法的基础上,结合数据驱动和模型驱动式算子各自的优点,提出基于点云空洞修复和TPS变形模型的数学形态学机载LIDAR点云滤波,该方法首先提取和修复由水域造成的大面积点云空洞,采用多尺度形态学开算子作用于修复的数据,得到近似裸露地表面;然后利用2D空间的TPS变形模型,以近似地表面为基础,插值原始点云,根据插值与原始点云高程的差值大小去识别地面点和非地面点。通过定量分析,验证该方法不仅有较高的滤波精度,而且也能较好的保留裸露地表的细节特征,同时该方法有助于辅助人工处理,提高数据处理的质量。 相似文献
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由LIDAR技术获取点云并处理制作的DEM成果,以其特有的高精度特点不仅能满足易涝区域数据提取,还能直观展现精确的城市地表起伏形态。结合台州市第一次地理国(市)情普查项目专题——"防洪排涝"对城市易涝区域的LIDAR点云及DEM数据提出的要求,研究了将LIDAR点云制作成为DEM技术的快速实现方法,论述了基于LIDAR DEM提取城市易涝区域数据的技术手段。 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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以航空LIDAR点云数据为基础,在无其他辅助数据的情况下,采用数字图像处理技术,实现基于航空LIDAR点云数据提取城市地区建筑物的目标. 相似文献
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离散点云构建数字高程模型的插值方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对消除DEM构建中插值方法选择的随意性问题,该文基于机载LiDAR离散点云数据,以广东省典型城区与山区为实验对象,利用克里金、反距离权重、径向基函数和自然邻域4种插值方法,对插值参数进行优选后构建DEM,使用交叉验证、相关性分析、像元统计量和三维可视化等方法进行精度分析与比较。结果表明:在城区反距离权重插值,不但可以对空值区域进行适当填充和平滑,而且对高程最大、最小值的预测精度也很高;不同插值方法在构建山区DEM时精度相差不大,插值精度可以达到厘米级,其中普通克里金插值效果最佳。对于城区与山区点云数据反距离权重插值法生成的DEM均能很好地反映地表自然形态,为今后LiDAR点云数据构建DEM选择最佳的插值算法以及插值参数提供参考。 相似文献
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The extraction of points on the bare earth from point clouds acquired by airborne laser scanning is one of the most important steps for the generation of digital terrain models (DTM). This process is called “filtering”. However, most of the current filters erode the bare earth in steep sloped landscapes and at discontinuities, and they retain low vegetation. Therefore, a new filtering method for extracting ground points based on a distance limit is proposed in this paper. The angle criterion is used to assure the robustness of the algorithm. The experimental results show that the proposed filtering method can effectively derive the ground points from point clouds in complex urban areas. 相似文献
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The extraction of points on the bare earth from point clouds acquired by airborne laser scanning is one of the most important
steps for the generation of digital terrain models (DTM). This process is called “filtering”. However, most of the current
filters erode the bare earth in steep sloped landscapes and at discontinuities, and they retain low vegetation. Therefore,
a new filtering method for extracting ground points based on a distance limit is proposed in this paper. The angle criterion
is used to assure the robustness of the algorithm. The experimental results show that the proposed filtering method can effectively
derive the ground points from point clouds in complex urban areas.
Supported by the Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University (No.0438), the National 863 Program
of China (No. 2006AA12Z151). 相似文献
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利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点 总被引：6，自引：5，他引：6
机载LIDAR技术已经引起了测绘界的浓厚兴趣,有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。机载LI-DAR技术的硬件设备在国外已相对成熟,而机载LIDAR的数据后处理算法仍然处于研究发展阶段,还有诸多问题没有得到解决,其关键之一就是机载LIDAR数据的滤波与分类。本文首先对已有的滤波分类方法进行了综合评价,并指出了各自的局限。然后提出利用两次回波信号的高程数据来实现对机载LIDAR数据的分类。首次分类后得到植被激光脚点点集和地面及房屋激光脚点点集。而房屋上的激光脚点要高出地面上的激光脚点数米之多,简单利用阈值法就可以进一步分类出房屋激光脚点和地面激光脚点。也可以先经过滤波处理将地面激光脚点去掉,然后利用两次回波信号的高程数据来分类自然植被激光脚点和人工地物激光脚点。实验证明所提方法简单有效,算法简单实用,特别适用于分类植被激光脚点。 相似文献
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针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。 相似文献
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地表形变监测的改进相干目标法 总被引：1，自引：1，他引：0
如何从雷达干涉时间序列影像中获取更全面的相干目标集合,进行变形时间序列分析是当前研究的难点和热点。本文提出了改进的相干目标法,可获取更为全面且可信度高的相干目标集合,进而提高地表形变监测的时空分辨率和精度。根据雷达影像中同类型地物散射分布相近的特点,采用非参数同分布检验算法提取后向散射特性相近的同质点开展空间非局部滤波,提高干涉图的质量。与此同时,利用多尺度的极大似然条纹频率估计算法分离差分干涉图中的系统性相位,并基于同质点进行自适应相干性估计,获取相干性的平稳估计量,从而获取更多的相干点目标。利用20景TerraSAR-X条带模式时间序列影像,分别利用传统的及改进后的相干目标法对香港填海区域地表形变信息进行时序分析。对试验数据的分析结果表明,本文提出的改进方法在具有稀疏植被的填海区可有效增加相干目标点的提取,得到更为可信的沉降结果。 相似文献
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A novel filtering algorithm for Lidar point clouds is presented, which can work well for complex cityscapes. Its main features are filtering based on raw Lidar point clouds without previous triangulation or rasterization. 3D topological relations among points are used to search edge points at the top of discontinuities, which are key information to recognize the bare earth points and building points. Experiment results show that the proposed algorithm can preserve discontinuous features in the bare earth and has no impact of size and shape of buildings. 相似文献
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Automatic 3D extraction of building roofs from remotely sensed data is important for many applications including city modelling. This paper proposes a new method for automatic 3D roof extraction through an effective integration of LIDAR (Light Detection And Ranging) data and multispectral orthoimagery. Using the ground height from a DEM (Digital Elevation Model), the raw LIDAR points are separated into two groups. The first group contains the ground points that are exploited to constitute a ‘ground mask’. The second group contains the non-ground points which are segmented using an innovative image line guided segmentation technique to extract the roof planes. The image lines are extracted from the grey-scale version of the orthoimage and then classified into several classes such as ‘ground’, ‘tree’, ‘roof edge’ and ‘roof ridge’ using the ground mask and colour and texture information from the orthoimagery. During segmentation of the non-ground LIDAR points, the lines from the latter two classes are used as baselines to locate the nearby LIDAR points of the neighbouring planes. For each plane a robust seed region is thereby defined using the nearby non-ground LIDAR points of a baseline and this region is iteratively grown to extract the complete roof plane. Finally, a newly proposed rule-based procedure is applied to remove planes constructed on trees. Experimental results show that the proposed method can successfully remove vegetation and so offers high extraction rates. 相似文献
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在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,本文提出了一种点云数据“分步”滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学“粗”滤波,得到“地面点假设”和“非地面点假设”。然后引入顾及因果关系的自回归模型（car）对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的“最小二乘拟合预测法”或“数学形态学”方法相比,这种“分步”处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的结果更可靠。 相似文献
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机载激光雷达点云数据的实时渲染 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种实时绘制大规模LIDAR点云数据的方法。该方法通过构建一棵顺序四叉树使点云均匀分布在四叉树节点上,来实现快速的数据筛选。阐述了顺序四叉树的快速建立,并通过一个试验系统验证了文中所提方法的有效性。试验表明,使用目前普通配置的计算机,通过自适应控制绘制的数据量,可以实时绘制约1GB的原始点云数据。 相似文献