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罗万波 《测绘与空间地理信息》2021,44(12):144-149
通过一系列LiDAR点云可视化分析,实现以并行方式从离散LiDAR点云检测并提取水面区域,并运用了细粒度数据的交互式可视化、全局聚类算法和统计分析.首先栅格化点云,然后基于密度聚类算法(DBSCAN)获取水面特征聚类,基于聚类的要素,创建了用于进一步定量评估的矢量面,最终基于R免费软件的聚类分析和并行处理实现统计分析和可视化. 相似文献
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一种基于局部分布的空间聚类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。 相似文献
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一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 相似文献
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现有的路况检测方法以整条路段为单位进行检测,存在精度不高的问题,且DBSCAN算法用于出租车GPS数据聚类仍存在脱离线性参照系统、假噪声和簇内速度差异大等问题。在线性参照系统中定位GPS点,以两点间的测量值距离作为空间距离,同时增加速度距离约束,提出一种基于DBSCAN算法的多维密度聚类算法,使其适用于精细化路况检测;在此基础上构建路况事件表,并利用动态分段技术对路况事件进行管理和可视化,满足实际应用中对路况检测精度的要求。以上海市出租车GPS数据和路网数据为例进行实验分析,结果表明,提出的方法能够实现较为精细的路况检测。 相似文献
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针对常规的密度峰值聚类算法在确定数据聚类中存在聚类中心的重复性、聚类不稳定、不适用于三维点云分割等问题,提出了中心均匀化聚类群融合算法.该算法对局部密度和距离函数进行归一化处理,较好地解决了这两种函数尺度不一的问题;基于局部密度和距离函数乘积的变化率来确定聚类中心,并对重复或距离很近的聚类中心进行了消除,避免了聚类中心非均匀分布对聚类的影响;利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,依据邻近聚类数据群之间的距离来判断邻近聚类之间的融合,实现对点云数据的有效分割.基于二维离散数据聚类及不同分辨率点云数据分割的实验结果表明:所提算法不仅适用于二维离散数据的聚类,也适用于三维点云数据的分割,且分割精度和稳定度要优于常规的CFDP、K-means、DBSCAN、DPC聚类算法和深度学习方法. 相似文献
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分析了＂天地图＂的建设现状和总体要求,结合＂天地图.陕西＂的数据特点提出了数据更新思路,重点提出了基于手机的城市兴趣点更新思路,开发了原型系统,实现了＂天地图.陕西＂城市兴趣点的动态更新,对保障＂天地图.陕西＂的数据现势性、加大推广应用具有参考意义。 相似文献
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To a large degree, the attraction of Big Data lies in the variety of its heterogeneous multi-thematic and multi-dimensional data sources and not merely its volume. To fully exploit this variety, however, requires conflation. This is a two-step process. First, one has to establish identity relations between information entities across different data sources; and second, attribute values have to be merged according to certain procedures that avoid logical contradictions. The first step, also called matching, can be thought of as a weighted combination of common attributes according to some similarity measures. In this work, we propose such a matching based on multiple attributes of Points of Interest (POI) from the Location-based Social Network Foursquare and the local directory service Yelp. While both contain overlapping attributes that can be used for matching, they have specific strengths and weaknesses that make their conflation desirable. For instance, Foursquare offers information about user check-ins to places, while Yelp specializes in user-contributed reviews. We present a weighted multi-attribute matching strategy, evaluate its performance, and discuss application areas that benefit from a successful matching. Finally, we also outline how the established POI matches can be stored as Linked Data on the Semantic Web. Our strategy can automatically match 97% of randomly selected Yelp POI to their corresponding Foursquare entities. 相似文献
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三角网是地学建模中最为基本的一种网络,由离散点生成不规则三角网是三角网生成过程中遇到的一种非常普遍的情况。本文研究离散点生成不规则三角网的逐点内插算法及实现过程中需要注意的若干问题,详细阐述由离散点数据如何逐步生成不规则三角网并给出了实现结果。 相似文献
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植被物候作为反映植被与气候变化关系的重要参量,具有重要的研究意义。本文基于R语言分布式架构Shiny构建了植被物候参数分析系统,可实现站点分布可视化、感兴趣区(Region of Interest,ROI)选取与绘制、植被指数计算与可视化、数据过滤、生长曲线轨迹拟合与物候参数提取等功能模块。用户可提取不同植被类型数码相机时间序列的植被指数,并用max方法进行平滑与去噪处理,然后选择合适的方法组合拟合植被群落季相变化轨迹,最终提取较为精确的关键物候参数。林地数据系统测试结果表明:1)相对绿度指数GI比其他相对植被指数和单波段的亮度值振幅明显,其时间序列可表征植被实际生长轨迹; 2)不同拟合方法与提取方法的组合效果不同,如klosterman与klosterman方法组合适合林地类型的植被物候参数提取,用户可综合均方根误差与季节群相变化轨迹结果,筛选出适合所选植被物候数据的拟合与物候参数提取方法组合。 相似文献
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首先分析了n条线段相交算法的不足，然后系统地阐述利用扫视法缩小求交线段的范围，利用点位判别法高效判断两线段是否相交的理论，从而提出了一套较为优化的n条线段求交算法。本文对其算法给出详细的分析和讨论，最后指出此算法的适用范围。 相似文献
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This paper introduces PTrees, a multi-scale dynamic point cloud segmentation dedicated to forest tree extraction from lidar point clouds. The method process the point data using the raw elevation values (Z) and compute height (H = Z − ground elevation) during post-processing using an innovative procedure allowing to preserve the geometry of crown points. Multiple segmentations are done at different scales. Segmentation criteria are then applied to dynamically select the best set of apices from the tree segments extracted at the various scales. The selected set of apices is then used to generate a final segmentation. PTrees has been tested in 3 different forest types, allowing to detect 82% of the trees with under 10% of false detection rate. Future development will integrate crown profile estimation during the segmentation process in order to both maximize the detection of suppressed trees and minimize false detections. 相似文献