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相似文献
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1.
魏征  杨必胜  李清泉 《遥感学报》2012,16(2):286-296
以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。  相似文献   

2.
从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。  相似文献   

3.
面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异、点密集程度等)确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。  相似文献   

4.
本文利用面向对象的点云分析方法进行车载激光扫描点云数据中建筑物立面的识别。该方法对点云进行基于法向量和距离约束的点云分割,计算分割面片的倾角、面积、高程变化范围等特征,并依据建筑物立面垂直于水平面、面积比较大、高程变化范围较大等规则从点云数据中识别建筑物立面。实验表明该方法可以精确有效地进行MLS点云中建筑物立面提取。  相似文献   

5.
针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。  相似文献   

6.
将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。  相似文献   

7.
层析SAR技术可以根据获取的二维SAR影像来进行城市建筑物的三维重建,在不久的将来有望成为城市多维精密监测的重要技术工具。目前,层析SAR城市建筑物三维点云的精度还没有有效的验证方法。本文提出一种基于地面LiDAR三维点云数据来验证层析SAR三维点云数据精度的方法,通过将层析SAR和LiDAR的建筑物点云分割成不同立面,进而逐个面进行立面边界提取,并以LiDAR三维点云数据作为基准,将二者的建筑物几何特征进行对比,从而验证层析SAR城市建筑物三维点云的精度。实验选取盘古七星酒店层析SAR三维点云数据与LiDAR三维点云数据进行对比分析,结果表明基于LiDAR三维点云来验证层析SAR城市建筑物三维点云精度方法的有效性和适用性。  相似文献   

8.
针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。  相似文献   

9.
针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。  相似文献   

10.
针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过试验数据验证了该方法的可行性。  相似文献   

11.
面向对象最优分割尺度的选择及评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对当前面向对象多尺度分割方法存在处理的过程会产生不确定性误差,或分割效果依赖矢量边界线与真实边界的吻合程度等不足,该文以IKONOS、QuickBird高分辨率遥感影像为例,基于Definens平台面向对象多尺度分割算法,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,利用标准差及分割斑块对象与领域均值差分绝对值构建了与领域绝对均值差分方差比指数指标来定量选择最优分割尺度,并提出依据不同波段对分割斑块的贡献值不同,赋予不同权重,构建加权对象匹配度指数指标的方法,对分割结果进行评价与验证,最后对最优分割尺度选择及评价方法的可行性进行了探讨。  相似文献   

12.
地址要素识别机制的地名地址分词算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
本文在介绍分析常用中文分词方法及其特点的基础上,针对地名地址字符串,提出基于地址要素识别机制的地名地址分词算法。该算法基于整词二分分词词典,采用FMM算法,增加了基于地址要素的识别机制,从而有效地实现了对地名地址串的拆分。识别机制通过判断地址要素的完整性完成对未登录地址名称的处理,解决了分词算法对未登录地址名称的识别问题。测试证明新算法能够有效实现对地名地址串的拆分,从很大程度上解决对未登录地址名称的识别问题。  相似文献   

13.
分析了基于云模型的图像分割方法,设计了图像分割软件系统,实现了云变换分割模块、云层次分割模块和二维云变换分割模块。  相似文献   

14.
Unsupervised segmentation optimization methods have been proposed to aid in selecting an “optimal” set of scale parameters quickly and objectively for object-based image analysis. The goal of this study was to qualitatively assess three unsupervised approaches using both moderate-resolution Landsat and high-resolution Ikonos imagery from two study sites with different landscape characteristics to demonstrate the continued need for analyst intervention during the segmentation process. The results demonstrate that these methods selected parameters that were optimal for the scene which varied with method, image type, and site complexity. Several takeaways from this exercise are as follows: (1) some methods do not work as intended, (2) single-scale unsupervised optimization procedures cannot be expected to properly segment all the features of interest in the image every time, and (3) many multi-scale approaches require subjectively chosen weights or thresholds or additional testing to determine those values that meet the objective. Visual inspection of segmentation results is still required in order to assess over and under-segmentation as no method can be expected to select the best parameters for land cover classifications every time. These approaches should instead be used to narrow down parameter values in order to save time.  相似文献   

15.
面向对象土地利用信息提取的多尺度分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
王卫红  何敏 《测绘科学》2011,36(4):160-161
以往面向对象影像分析的分割尺度主要依靠经验并结合目视来进行选择,带有一定的主观性.本文针对利用高分辨率遥感影像进行土地利用信息提取的目的,采用面向对象的方法完成了两个典型实验区域的多尺度分割.主要研究了分割参数的选择;重点提出了一种最优分割尺度计算模型.结果表明,此模型计算最优分割尺度方便快捷,而且计算出的最优分割尺度...  相似文献   

16.
针对面向对象的遥感影像分析技术这一热点问题,通过研究滑坡的地学特征和影像特征,基于QuickBird多光谱影像,提出了一种先对Quickbird影像进行多尺度分割,然后利用改进的分割质量评价函数来选择滑坡最优分割尺度,最后在最优分割尺度上构建滑坡提取规则集并进行滑坡信息提取的方法。该方法通过对提取的滑坡信息进行精度验证与分析,能使对象内部异质性和对象之间异质性达到综合效果最好。结果表明:滑坡体的正确提取率为75.86%,本文方法具有一定的可靠性和准确性。  相似文献   

17.
多尺度多准则的遥感影像线状地物信息提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
王荣  王昭生  刘晓曼 《测绘科学》2016,41(11):146-150,165
针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法存在的不足,以ZY-3高分辨率遥感影像为数据源,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,提出了基于多尺度多准则的ZY-3影像线状地物信息提取方法。利用基于最优分割尺度的影像分割、面向对象线状地物目标信息的提取方法,实现了河流、水渠、道路等线状地物信息的提取,并通过实验分析验证了可行性、有效性。结果表明:构建的RMAS指数指标,可以作为多尺度分割中选择最优分割尺度的一种很好的指示器,所提方法不仅有效避免了分割斑块面积对分割结果评价的影响,还能够有效识别ZY-3影像中的线状地物信息,研究结果对高分辨率遥感影像处理尺度依赖的技术难点及线状地物信息提取等研究具有重要的参考价值。  相似文献   

18.
针对线性参照虚拟场景构建中缺乏有效的空间数据模型的问题,本文以金字塔模型、空间索引结构和动态分段等相关研究为基础,提出了线性参照系统下的嵌套金字塔模型构建方法。首先,结合线性场景数据特征,对动态分段技术进行拓展,增加垂直方向结构化金字塔模型;然后,将线性参照在多尺度下进行静态分段,对相互独立的弧段分别进行存储,构建静态分段金字塔模型;最后,建立统一的映射关系,构建嵌套金字塔模型,从而提升该模型在各尺度间切换时的连贯性,完成线性场景多源数据的统一组织与集成管理。  相似文献   

19.
In this study, a multi-scale approach is used to improve the segmentation of a high spatial resolution (30 cm) color infrared image of a residential area. First, a series of 25 image segmentations are performed in Definiens Professional 5 using different scale parameters. The optimal image segmentation is identified using an unsupervised evaluation method of segmentation quality that takes into account global intra-segment and inter-segment heterogeneity measures (weighted variance and Moran’s I, respectively). Once the optimal segmentation is determined, under-segmented and over-segmented regions in this segmentation are identified using local heterogeneity measures (variance and Local Moran’s I). The under- and over-segmented regions are refined by (1) further segmenting under-segmented regions at finer scales, and (2) merging over-segmented regions with spectrally similar neighbors. This process leads to the creation of several segmentations consisting of segments generated at three different segmentation scales. Comparison of single- and multi-scale segmentations shows that identifying and refining under- and over-segmented regions using local statistics can improve global segmentation results.  相似文献   

20.
基于粗糙集的K-均值聚类算法在图像分割中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图像的粗糙聚类分割方法,试验结果表明,其比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。  相似文献   

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