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Processing of Laser Scanner Data and Extraction of Structure Lines Using Methods of the Image Processing 总被引：3，自引：0，他引：3
SUILi-chun 《测绘学报》2004,33(1):63-70
激光扫描数据提供了一种新的手段用于获取高精度的数字地形表面模型. 原始的航空激光扫描数据表达的是一些非规则分布的"点云", 这些非规则分布的点需要进行有效的事后处理. 这种事后处理有2个目的:一是将那些分布在地表面上的点(即地面点)与分布在非地表面上的点(譬如树木、房屋或汽车上的点, 即非地面点)进行有效的分离;二是从分离后的地面点中提取结构线, 用于建立高精度的数字地面模型. 作者发展了一系列的基于数字形态学理论和稳健参数估计理论的方法用于分离和探测地面点. 这里所介绍和开发的提取结构线的算法建立在数字图像处理和表面曲率理论的基础上. 这些算法同样可以扩展地用于其他领域. 所介绍的基于数字图像处理理论处理原始的航空激光扫瞄数据和提取结构线的方法取得了很好的结果. 这一结论可以在本文中通过一系列的插图得到有力的证明. 相似文献
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针对城市典型道路结构特征，提出一种车载道路面点云数据提取方法。根据高程阈值算法对原始车载激光扫描点云数据进行滤波处理，得到地面点，再使用改进区域生长算法对地面点进行处理，提取得到道路面点云。通过实测车载激光扫描数据进行实验，结果表明，本文提出方法提取道路面点云结果的检测质量q、完整性r以及准确性p均在93%以上，本文方法是行之有效的。 相似文献
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为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确. 相似文献
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一种保护细节的从机载激光点云中提取城区DTM的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
机载激光测距数据是机载激光扫描测距系统获取的三维地面信息,它由离散、不规则的点云构成,这些点云构成了测区的数字表面模型(DSM).准确地将点云中的地面点和非地面点分离,即从DSM中提取数字地面模型(DTM),目前仍是一项挑战性的工作.数学形态学以集合论为基础,适合信号形态分析和描述.应用形态学灰值开运算可以移除点云中的非地面点,但是逐渐增大的结构元素会导致提取的DTM过于平坦.针对过度过滤导致地形细节丢失问题,提出了一种带有约束条件的过滤方法,该方法根据地形起伏程度设定阈值,通过阈值控制运算结果,并以中国自主研制的机载激光扫描测距系统所产生的数据为例,证明该方法的可行性及有效性. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(6)
车载激光扫描系统能够快速、高效地获取城市地物的三维空间信息,是采集城市近景三维空间信息的一个重要手段。设计了一种从车载激光点云中分离出地面点和非地面点的滤波算法。首先建立规则格网,基于格网中激光点的高程差提取出初始地面点的方法;然后基于格网分层过滤出精确的地面点,从而达到地面点和非地面点的分离。实验结果表明:该算法滤波效果良好,能够满足城市DTM建立的精度要求。 相似文献
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在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 相似文献
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一种基于点云数据的DEM生成方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用机载激光雷达点云滤波已成为获取高精度数字高程模型的重要手段之一。本文充分考虑规则格网和虚拟格网的优势,利用规则格网进行建筑物区域与非建筑物区域的初步分离;然后,利用虚拟格网进行非地面点的去除,最后,用获得的地面点生成DEM,取得了较好的实验效果,具有一定的实用价值。 相似文献
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机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力线提取方法。首先在进行LiDAR数据滤波的基础上,分离地面点与非地面点;然后针对非地面点采取一种基于角度的滤波方法,分离非地面点中的植被点与电力线点,对电力线点,采用二维Hough变换进一步分离各条电力线点;最后使用双曲余弦函数模型,对单条电力线进行曲线拟合。实验结果表明,该方法能够从LiDAR点云数据中较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率达96.2%,并能够对电力线走廊进行三维重建。 相似文献
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针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。 相似文献
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陈源恺 《测绘与空间地理信息》2015,(11)
地面固定式激光扫描系统能够获取大面积高分辨率的被测对象表面三维数据,本研究通过对固定式LiDAR激光数据做初分类,从地面点中粗提取具有少量噪声的建筑墙面数据,然后利用平面区域分割算法和立面约束条件提取建筑物墙面数据。在对两份固定式三维激光扫描点云的实验中,通过对不同分辨率的数据利用本文所提算法都取得了较好的墙面提取效果,实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文针对以往道路边界信息获取存在的效率差、精度低等问题,提出一种基于移动车载激光扫描点云数据的道路边界点提取方法。首先,为减少道路原始点云数据量,提高后续处理算法的效率,使用Volex Grid滤波器下采样原始车载点云数据,得到抽稀后道路点云数据;其次,使用直通滤波算法对抽稀后点云数据进行滤波处理,剔除高大建筑物、植被等点云数据并使用梯度滤波算法分离地面点与非地面点;最后,使用边界特征估计法完成道路三维边界点的提取。使用两组不同类型路段点云数据进行实验,结果显示本文方法提取直线路段道路边线的完整率与准确率为96.3%、98.8%,提取弯曲路段道路边线的完整率与准确率为91.8%、96.7%,表明本文方法能够有效提取道路边界点,具有较高的准确性,能够为高精地图制作提供可靠的数据支撑。 相似文献
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针对复杂体育场馆外部精细建模在完整性和精度方面存在的问题,本文提出了地面控制、地面激光扫描、无人机建模控制一体化的高精度建模方法。首先应用特制标志建立区域内控制、扫描、无人机高精度一体化坐标系统;其次对地面多站激光扫描点云结合控制坐标进行区域整体平差配准,生成一体化坐标系统下高精度地面点云模型;然后应用无人机数据和控制点生成一体化坐标下的高精度顶部数据;最后融合两种数据生成对象完整高精度精细模型。试验证明,整体平差解算方法可实现多站点云的高精度配准,一体化控制可实现非同源异质数据高精度融合,解决了复杂建筑对象的高精度建模问题,具有很大的实用价值。 相似文献
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机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云. 相似文献
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机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算... 相似文献
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机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。 相似文献
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针对道路车载激光扫描点云数据中行道树与其他地物相互遮掩,存在杆状物分类困难的情况,本文提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树自动提取方法。首先,构建格网并地形点云滤波,提取非地面点,从而提升后续算法的运算效率;其次,在非地面点的基础上构建空间体元进行邻域分析,提取树干点云,同时建立树冠分层点云投影面积理论,提取得到树冠点云;最后,使用改进分割算法进一步修正树冠点云归属,实现行道树的单体化。使用两组不同类型道路点云数据进行实验,结果显示本文算法提取行道树的平均提取完整率与正确提取率分别为90.73%、91.22%,较对比方法具有一定优势,为行道树的高效、快速、准确提取提供了新的思路。 相似文献