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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取 总被引：1，自引：1，他引：0
机载激光扫描测距技术（LIDAR）在快速数据采集、建模、分析和使用等方面得到广泛应用。然而,目前的激光扫描数据处理技术,尤其是点云数据后处理技术方面,仍然存在许多有待改进之处。本文从硬件系统和原始数据处理入手,研究了点云数据的数据预处理、点云数据分类、点云与影像匹配以及基于匹配结果的特征提取的理论与方法。本文的主要工作在于： 1,系统总结了当前主要的机载激光扫描系统测距原理和系统组成,并给出了自2008年以来,世界上的主要机载LIDAR系统的参数对比。 2,以Leica公司的ALS50系统为例,总结了使用该系统数据采集、数据内业处理的流程。同时,研制了一个自动化处理的软件用于原始数据的自动化处理,提高用户处理效率。 3,从GPS差分数据结果出发,总结了数据处理过程的三个重要模型：载体航迹线推算模型、点云定位计算模型以及机载激光扫描角度反算模型。并以IPAS和ALSPP软件输出结果为依据,进行了模型的计算和验证。 4,将在图像直方图分割领域的两种方法：全局迭代算法和最大类间方差算法引入点云数据的分类过程。针对点云数据一般具备多对象的特点,引入多阈值的直方图分割方法。大范围区域点云的高程直方图与小范围区域点云的直方图表现不一致,因此本文提出一种多子区的直方图分割方法,实现大范围点云分类。 5,将在模式识别和对象跟踪领域应用广泛的Mean Shift算法引入到点云数据分类过程中,总结提出了基于Mean Shift算法的点云数据分类方法。 6,提出一种新的分类方法：基于三维数学形态学的点云数据分类方法。在点云数据三维数字图像表达的基础上,扩展形态学膨胀和腐蚀运算的空间适用性,将二维的膨胀和腐蚀运算扩展到三维空间。对点云数据三维数字图像进行膨胀运算,然后通过聚类分析,得到连接成片的像素（点云片）,并以此为依据,分类点云数据。 7,总结了点云数据与航空影像进行两种匹配方法：粗匹配和三维数学微分纠正。并提出了一种拟合选取特征点方法用于粗匹配过程。 8,基于点云和影像的融合结果,扩展了Mean Shift算法的应用范围,尝试对多维异源点云数据进行目标分类。该方法可将光谱和回光强度信息一起参与Mean Shift算法的计算。 9,在目标分类的基础上,使用二维形态学方法对分类后的点云进行了分割处理和边缘特征提取。经过点云分割,可得到每个对象的点云以及对象的二维边缘特征。 10,基于点云与影像的融合结果,考虑LIDAR系统采用激光的特定光谱特性,提出基于融合结果的影像水体提取方法。通过由点云形成的不规则三角网对水体区域进行大致定位和提取,并采用Mean Shift算法对水体进行精化,得到精确的水体边缘。本文的创新点主要在于： 1,提出一种点云的扫描角度计算验证模型。基于航迹线数据和点云数据,该模型可以反算激光扫描角。 2,提出一种新的点云数据分类方法：基于三维数学形态学的点云分类方法。 3,提出一种融合点云的航空影像水体特征提取方法。 相似文献
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点云滤波分类是LiDAR后续应用的基础工作,在点云滤波的基础上,以航空影像为辅助条件,结合点云高程信息,设计一套地物点云的分类方法。该方法首先融合航空影像与LiDAR数据,将对应RGB值赋予每个点,根据植被的光谱特征提取出部分植被点云;然后再根据文中定义的点云高程纹理,在剩余地物点云中提取出建筑物点,最后根据回波次数信息分离出剩余植被点,完成地物点云的分类。采用北京凤凰岭地区一组机载LiDAR数据进行实验。实验结果表明,该方法能够有效地将地物点云进行分类并且满足一定的精度要求,具有一定的实用价值。 相似文献
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车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战。提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法。首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化。该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化。将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明：该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43%、89.27%、93.38%。 相似文献
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为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。 相似文献
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高光谱-LiDAR多级融合城区地表覆盖分类 总被引：3，自引：3，他引：0
城市地区地表覆盖分类在城市研究中是一个十分重要的方向。遥感作为获取地物物理属性的一种重要技术手段,已初步应用于分类研究中。然而,随着城镇化的不断推进,城市内部地物类型越来越复杂,单一的遥感影像已无法满足城区地表覆盖分类中高精度的要求。高光谱影像和LiDAR数据能够分别表征地物的光谱信息及高程而被广泛应用。因此,根据两者之间互补的优势,本文提出了基于高光谱影像和LiDAR数据多级融合的城区地表覆盖分类方法。首先对两幅影像分别进行特征提取,将提取到的光谱、空间及高程信息进行层叠实现特征级融合。对得到的特征影像的所有像素点进行分类,然后利用LiDAR点云数据提取的建筑物掩膜,对非建筑物部分进行分类,再次实现特征级融合,以此改善建筑物区域与非建筑物区域的混淆。然后将未使用掩膜得到的分类结果与利用掩膜得到的分类结果进行投票实现决策级融合。最后利用条件随机场模型对分类结果进行后处理操作,达到平滑图像去除噪声点的目的。 相似文献
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Sentinel-2影像多特征优选的黄河三角洲湿地信息提取 总被引：8，自引：1，他引：7
以北方典型河口湿地—黄河三角洲湿地为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的Sentinel-2数据生成4类不同的特征变量,包括光谱特征、植被指数和水体指数、红边指数、纹理特征;再根据以上特征构建6种不同的提取方案,对黄河三角洲湿地信息进行提取并验证不同方案的提取精度,旨在选择最佳方案改善湿地信息提取的效果。结果表明:(1)有效地使用多种特征变量是提高湿地信息提取的关键,就不同特征对湿地信息提取的贡献率而言,红边指数植被指数和水体指数光谱特征纹理特征;(2)基于随机森林算法优选的特征变量提取效果最佳,总体精度高达90.93%,Kappa系数为0.90,表明随机森林算法可以有效地进行特征选择,在特征变量数据挖掘的同时,仍能保证湿地信息提取的精度,提高运行效率。本研究为湿地信息提取在数据源选择、特征选择和方法选择方面提供了一种新思路、方法和技术手段。 相似文献
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本文以雷州半岛为研究区,利用Sentinel-2A影像数据和真实植被样本数据,综合探讨了机器学习中随机森林与支持向量机的分类效果,并与传统的最大似然法进行比较。提取Sentinel-2A影像9个波段、7个植被指数、72个纹理特征,通过递归特征消除法挑选了10个特征组合,并将其应用于3种分类方法中,对其分类效果进行比较。结果表明:①有效使用多种特征变量是提高植被类型识别精度的关键,就不同特征对植被类型识别的重要性而言,光谱特征与纹理特征相当且大于植被指数,三者重要性相差不大;②随机森林分类效果最佳,不但能对特征进行有效选择,而且能保证植被类型提取精度,提高运行效率;③基于随机森林特征选择的递归特征消除法得到的特征组合不能对其他分类器性能进行优化,对随机森林模型本身的优化效果也有限。 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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卫星影像可以低成本、高频率地提供地物光谱特性观测信息,而激光点云可以提供精细的几何结构,两类数据的融合可以实现优势互补,进一步提高地物分类和信息提取的精度和自动化程度。实现亚像素级精度的几何配准是实现两类数据融合的前提,提出了一种基于线元素距离变换模型的快速配准方法。该方法以点云为控制源,将点云中的建筑物边缘等典型线元素通过卫星影像的初始有理多项式系数(rational polynomial coefficient, RPC)投影到像方空间,与卫星影像中的线元素进行迭代最近点配准,从而通过RPC参数精校正的方式实现几何配准。采用距离变换模型作为迭代最近点搜索的查找表,提高了运算效率;采用最新的渐进式鲁棒求解策略,能在噪声极多的情况下保证配准的鲁棒性。采用GeoEye-2、高分七号、WorldView-3等卫星影像与激光点云进行了配准实验,并分别通过人工精确量测的外业控制点和作业员内业刺的控制点作为检查,证明所提方法能在3种影像上达到0.4～0.7 m的配准精度,显著优于将点云映射为二维图像然后通过多模态匹配进行配准的策略。 相似文献
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三维激光扫描技术是通过大量密集的扫描点,以模拟形式体现目标实体对象表面丰富的形体信息,不能获取的点云数据直接读取目标对象的矢量化信息,并进行点云数据处理。笔者在工作中,以EPS2008软件平台为基础,利用VBScript脚本进行二次开发,实现了点云数据分层提取、点云线状地物提取、点云特征轮廓提取、点云数据断面提取和点云高程提取等功能。本文针对已经实现的功能进行探讨,指出每种方法的特点和应用范围。 相似文献