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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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基于LIDAR点云数据的电力线提取和拟合方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
从LIDAR电力线扫描数据的高程分布特点出发,提出了基于点云高程数据平面投影的电力线提取和拟合算法。首先通过高程自动阈值分割初步剔除地面点;其次,通过高程投影和重采样将高程分布转换为高程值影像,在影像空间通过直线检测实现电力线提取和拟合;最后,提出了基于数学形态学的电塔分割和潜在危险地物检测。通过对LIDAR点云数据电力线提取和拟合试验表明,本文算法能较好地实现电力线拟合、电塔提取及危险地物检测,可用于基于LIDAR的电力巡线。 相似文献
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基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了快速提取LIDAR点云中的地面点,生成高精度的DTM,提出了一种基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。该方法首先构建多种分辨率数据集,然后基于方向预测法以分辨率由低到高的顺序逐层进行数据集的平滑处理,最后以最高分辨率数据集的平滑结果为基准标记原始LIDAR点云。本方法通过分析反距离权重插值模型的不足,利用改进的模型进行裸露地面点的插值,得到高精度的DTM。实验表明,本文方法能有效地滤除地物,并保持原有的地形特征,算法效率高,具有一定的实用价值。 相似文献
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数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息. 相似文献
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无人机倾斜摄影技术的不断发展为土方测量中存在的受地形限制,费时耗力等问题提供了解决途径。本文详细阐述了结合PhotoScan软件进行无人机倾斜摄影土方计算的方法,介绍了点云分类方法与非地面点高程值修正方法。通过对地面控制点、点云分类方法和非地面点高程等因素进行分析,提出了地面控制点布设优化三原则,并利用RTK土方计算结果对无人机倾斜摄影测量土方计算结果进行精度分析。结果表明：利用无人机倾斜摄影技术进行土方计算,不仅能够简化内外业工作流程,降低生产成本,同时,通过对地面控制点布设、点云分类方法和非地面点高程改进方法等影响因素进行优化,还能够在一定程度上提高土方计算的精度。 相似文献
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Wei Xuan Xianghong Hua Xijiang Chen Jingui Zou Xiaoxing He 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(4):581-589
With the development of modern 3D measurement technologies, it becomes easy to capture dense point cloud datasets. To settle the problem of pruning the redundant points and fast reconstruction, simplification for point cloud is a necessary step during the processing. In this paper, a new method is proposed to simplify point cloud data. The kernel procedure of the method is to evaluate the importance of points based on local entropy of normal angle. After the estimation of normal vectors, the importance evaluation of points is derived based on normal angles and the theory of information entropy. The simplification proceeds and finishes by removing the least important points and updating the normal vectors and importance values progressively until user-specified reduction ratio is reached. To evaluate the accuracy of the simplification results quantitatively, an indicator is determined by calculating the mean entropy of the simplified point cloud. Furthermore, the performance of the proposed approach is illustrated with two sets of validation experiments where other three classical simplification methods are employed for contrast. The results show that the proposed method performs much better than other three methods for point cloud simplification. 相似文献
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Area‐preservation Simplification of Polygonal Boundaries by the Use of the Structured Total Least Squares Method with Constraints 
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下载免费PDF全文 This article presents an area‐preservation approach for polygonal boundary simplification by the use of structured total least squares adjustment with constraints (STLSC), with the aim being to maintain the area of the original polygons after the simplification. Traditionally, a simplified line is represented by critical points selected from the original one. However, this study focuses on maintaining the areas of the polygons in the process of simplification of polygonal boundaries. Therefore, the proposed method in this article is a supplement to the existing line simplification methods, and it improves the quality of the simplification of polygonal boundaries in terms of positional and area errors. Based on the sub‐divisions of the original polyline, using the critical points detected from the polyline by the use of line simplification methods, the framework of the proposed method includes three main components, as follows: (1) establishment of the straight‐line‐segment fitting model based on both the critical and intermediate points on the sub‐polyline; (2) introduction of both area and end‐point constraints to reduce the geometric distortions due to the line simplification; and (3) derivation of the solution of boundary simplification by the use of STLSC. An empirical example was conducted to test the applicability of the proposed method. The results showed that: (1) by imposing the linear fitting model on both the critical and intermediate points on the sub‐polylines in the proposed STLSC method, the positional differences between the original points and the simplified line are approximately in a normal distribution; and (2) by introducing both end‐point and area constraints in the proposed STLSC method, the areas of the simplified polygons are the same as those of the original ones at different scales, and the two neighboring fitted lines are connected to each other at the optimized position. 相似文献
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现有的曲线化简算法不能很好地化简具有交叉路口的道路曲线,针对这一问题提出一种基于交叉点的道路曲线化简算法。算法分为预化简和修正化简两个阶段:首先识别并得到曲线上的分段点,利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点对曲线进行化简,得到预化简的结果;然后对于交叉点引入偏差阈值ε,通过判断道路曲线交叉点与化简后交叉点的距离与偏差精度ε的大小关系来确定该交叉点的化简与保留,如果保留或者化简后的道路曲线没有交叉点那么将原交叉点作为分段点对此段曲线进行重新化简。理论分析与实验结果表明,文中算法能够有针对性地保留或化简道路交叉点以及保持曲线化简后的形态特征。 相似文献
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郭庆胜 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,24(3):83
讨论了面状要素图形轮廓简化的一些规则以及面的空间知识获取方法,结合以直角方式转折的面状要素图形轮廓的特点,重点讨论了其图形渐进式简化方法。 相似文献
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轨迹线数据实施化简处理对于缓解数据存储、传输压力以及后期的分析可视化效率具有重要意义。常规方法(如Douglas-Peucker算法)主要考虑线目标的几何形态结构,直接应用到轨迹线化简中容易丢失移动物体的运动状态特征。本研究从保持轨迹线隐含速度特征出发,提出了一种基于移动速度相似性原则的轨迹线层次化剖分与分区化简处理方法。首先,以相邻轨迹点构成的直线段为基本单元,在拓扑连接关系约束下基于速度指标对轨迹直线段进行层次化聚类,并将聚类结果组织为层次树结构;然后,以建立的层次树结构为约束条件对原始轨迹线实施分区处理,使得同一区域内轨迹线片段的中间点距首尾基准线的最大时间同步偏移距离小于设定的阈值;最后,依次连接各分区轨迹线片段首尾点导出化简结果。采用真实的车辆轨迹线作为试验数据,通过与其他多种方法进行对比分析验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
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鉴于常规曲线化简方法应用于河流曲线化简时难以顾及河流要素的三维特征及其拓扑结构,提出了一种顾及三维形态特征的河流曲线化简方法。该方法利用河流曲线上散点的三维特征对散点进行选取进而实现河流曲线化简。在三维Douglas-Peucker（3D D-P）算法的基础上提出一种三维散点排队法,根据散点的三维特征对河流曲线的离散点集进行排队,并通过初始排队、"3合1"队列合并及约束点位置调整3个过程建立散点队列,然后根据压缩比从队列尾部删除相应比例的点数获得散点综合结果,将综合后的散点按照河流曲线的原始次序重构出化简后的河流曲线。实验结果表明,该方法既能最大程度地保留河流的三维形态特征,又能保证河流曲线之间的拓扑结构一致性。 相似文献
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基于遗传算法的线要素自动化简模型 总被引：4，自引：1，他引：4
线划要素是地图上大量存在的最基本的地图要素，作为自动综合的一个重要方面，它的化简受到了极大的关注。在分析总结现有线划要素化简方法的基础上，依据遗传算法的基本原理和方法，建立了地图上线划要素的化简模型，并讨论了基于遗传算法的线要素自动化简方法中的关键问题，给出了具体的操作步骤和实验结果。结果表明，利用遗传算法对线要素进行化简能够比较好地保持线要素的整体形状，同时还对点具有很高的压缩率。 相似文献
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激光雷达点云密度较大时会导致数据冗余,对点云数据的计算、存储及显示造成困难。本文针对激光雷达地形扫描点云的精简问题,提出了一种多因子分区点云精简方法。首先在改进点云组织方式的基础上,使用变异系数定权法并综合4种传统的点云特征提取因子,得到最终的综合评价因子,以划分特征点与非特征点;然后使用改进的八叉树将所有点依据其位置与数量划分为子集,并根据每个子集的特征点数量确定是否保留其中部分非特征点。该方法可更全面客观地对数据进行特征评估与选择,得到最具代表性的点,实现更高精度的精简。试验显示,多因子分区方法的误差比其他方法低20%～50%,且在整体试验区域精度的均匀性高5%～70%,证明该方法更优越。 相似文献
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The main purpose of the research is to achieve fully automated approach for supplying multi-resolution databases with linear objects in each scale. Moreover, the proposed solutions maintain the repeatability and accuracy of output data wherever possible according to the input scale. These properties are achieved by keeping the minimal object dimensions as well as the appropriate data pre-processing, based on the classification of source points. The classification distinguishes three classes of points: constant (unchangeable), temporary, and inherited. These classes build a structure of cartographic control points. Based on these solutions, the authors proposed an algorithm for linear object simplification based on minimal object dimensions and cartographic control points. It was also confirmed that the simplification between constant points does not cause geometry discrepancies in relation to the global simplification of the whole line. 相似文献