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针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维（3 Dimensional, 3D）滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度（体元内激光点的量化平均反射强度值）体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了“空间邻域尺度”参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明：51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。 相似文献
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为了进行平地区域原基础测绘产品高程的更新,我省进行了针对平地区域的机载LiDAR测高项目,为了获取高精度的DSM和DEM成果,在实际生产中开展了机载LiDAR数据处理及DEM成果的制作方法研究。本文将利用TerraSolid软件,从LiDAR点云数据的高程精度控制、点云滤波分类要求和如何利用特征线进行无点云数据区域的DEM精度控制等关键技术方面进行研究。 相似文献
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提出一种基于微分形态学断面的机载LiDAR点云数据滤波新方法。该方法由点云数据构建规则格网,去除粗差点;对构建的每一个格网进行多尺度分解,获取初始地面点及地物点;分别利用曲面逼近及微分形态学断面构建DTM（digital terrain model）,通过阈值函数判别二者之间的残差,确定最终地面点。使用国际摄影测量与遥感学会提供的测试数据进行实验,并与8种经典滤波算法比较分析,表明该方法能够有效去除地物点和保留地面点,并降低总误差。 相似文献
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机载LiDAR在公路勘测方面的用途日益广泛。该文对直升机机载LiDAR在高速公路改扩建中的应用技术路线可行性进行了研究论证,从地面控制测量、点云数据获取、点云数据处理、成果应用等多个方面进行了阐述,通过分析LiDAR点云数据在5种不同地面控制点布设方案校正下的点云数据精度,论证了利用地面控制点对直升机机载LiDAR点云数据进行平面和高程校正的可行性。 相似文献
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针对现有的基于机载LiDAR数据的滤波算法未能充分利用数据提供的所有信息及其所采用的数据结构表达复杂、存在信息损失等缺陷,提出了一种灰度体素结构分割模型下的机载LiDAR 3D滤波算法。算法首先以综合利用机载LiDAR数据的高程及强度信息为目的将点云数据规则化为灰度（体素内激光点的平均强度的离散化表示）体素结构,然后基于各体素间的空间连通性和灰度相似性准则,将灰度体素结构分割并标记为若干个3D连通区域,最后依据地面与其它目标的高差特性提取与其对应的3D连通区域。算法优势在于:基于体素结构设计,为3D滤波算法;综合利用了地面目标的几何及辐射特征,对比传统滤波算法可应用于更复杂的场景;滤波结果为3D地面体素形式,可直接用于创建地面3D模型。实验采用国际摄影测量与遥感协会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS）提供的不同密度的机载LiDAR基准测试数据测试了邻域尺度参数的敏感性及提出的算法的有效性,并和其他经典滤波算法做对比。定量评价的结果表明,51邻域为最佳空间邻域尺度;点云密度为0.67点/m2的数据集1的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.9611、0.9248及0.8934;点云密度为4点/m2的数据集2的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.8490、0.8531及0.7404;对比其全经典滤波算法本文算法在高密度点云数据滤波时表现更佳。 相似文献
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随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。 相似文献
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通过基于VC++6.0,OPENCV和GDAL/OGR自主开发数据处理软件来实现,直接读取点云数据的统计指标信息,如点密度、点云坐标最小值和最大值、标准差,根据统计的指标信息设置最大最小高程,进行高程异常滤波处理,自动滤除最大最小高程之外的点云,通过均值方差迭代滤波参数设置进行批量均值方差迭代高程异常滤波,进而可以进行批量粗分类,将植被、道路、房屋、水体等非地面点和地面点提取出来,实现激光点云的高效滤波并生成DEM。 相似文献
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LiDAR作为一种主动式获取高精度地表几何信息的地形图测绘技术,其获取的点云具有较高的相对精度与绝对精度,可作为无控或稀少控制条件下（无人机）航空影像高精度几何定位的地理参考数据。影像几何定位所能达到的精度依赖于几何参考数据自身的精度,因此评价LiDAR点云的精度对于将其作为地理参考实现航空影像高精度几何定位,具有较强的理论价值与实践意义。本文提出了利用高精度数字线划图（DLG）作为几何参考评定机载LiDAR点云精度的方法。首先,通过比对DLG中高程注记点的高程与LiDAR点云中对应位置处的高程,实现LiDAR点云高程精度评定;然后,通过统计LiDAR墙面点在平面上的投影点到DLG房屋矢量轮廓线的距离,实现LiDAR点云平面精度评定。实验结果证明,本文试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到7.2 cm和8.3 cm,可作为大比例尺无人机航空遥感控制数据的有效选择。 相似文献
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采用机载LiDAR数据估算森林结构参数是当前林业遥感中的研究热点。本文以福建省长汀县朱溪河流域为示范区,探讨了随机森林算法（RF）在机载LiDAR数据林分平均树高估测中的适用性。首先,通过渐进三角网（TIN）算法进行点云滤波并获取相应林分样地的植被点云子集和高程归一化的植被点云;然后,从归一化后的植被点云提取出高度分位数变量以及点云统计特征值等24个变量参数;最后,根据提取的变量参数和野外实测林分均高数据建立研究区林分平均高随机森林回归估测模型。研究结果表明,模型估测的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.938,相关系数达到0.968。对样地的估测精度都在86%以上,总体平均精度达到了93.17%。研究认为,基于植被点云变量参数的随机森林模型估测林分平均树高具有较高的可靠性。 相似文献
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提出一种一体化聚类的滤波方法,从机载激光扫描数据中获取复杂城区的DTM。通过对激光点云数据构建八叉树,以节点满足平面判断条件进行双重距离聚类,对剩余点引入渐进三角网加密方法进行迭代判断,进而有效区分地面点和非地面点。最后,将本文滤波方法与经典滤波进行比较,得到可靠的DTM,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。 相似文献
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针对城市三维激光点云中,道路与地面高程相差小、激光反射强度相近使得道路提取困难;广场、停车场等地物的高程、反射强度与道路极为相近,容易产生错误提取的问题。本文设计了一种描述道路条带信息的局部二进制特征（Stripe Local Binary Feature, SLBF）,结合LiDAR数据中的三维信息和多光谱信息获得基于强度、密度和平坦度等统计特征（Statistics-Based Feature, SBF）,并采用随机森林分类器实现了机载点云中道路面点云和非道路面点云的有效提取。通过欧式聚类精化道路点云和迭代腐蚀边界细化中心线,进而获得矢量化的道路中心线。以Waddenzee区域的多光谱机载点云数据进行实验验证,道路中心线提取结果的完整度达到94.15%,准确度达到97.95%,精度达到92.28%。实验结果表明,该方法可以有效地提取道路中心线,同时由于设计的特征具有不变性,能够适用于城市和林间小路等各种环境。 相似文献
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街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为：对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。 相似文献
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随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。 相似文献
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针对机载点云与航空影像配准精度受点云密度影响较大的问题,本文提出一种交叉点结构特征约束下的机载点云影像配准方法。该方法充分利用激光测距精度较高这一优势,采用点云中的平面结构对影像区域网进行绝对定向约束。首先,利用POS辅助平差后的影像内外方位元素和影像交叉点结构匹配结果,以反投影距离为测度,按照最小二乘准则交会得到交叉点物方结构;然后,在LiDAR点云中自动探测交叉点结构的同名LiDAR平面点;最后,进行交叉点结构特征约束下的航空影像联合区域网平差,得到精确的相机内参数和影像外方位元素。实验结果表明,本文方法在平面和高程方向上均可达到1~2个像素的配准精度。与基于建筑物角特征的配准方法相比,有效克服了点云密度对配准精度的影响,当点云密度较低时,本文方法依然可以取得较高的配准精度。 相似文献