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对于利用机载LiDAR点云数据提取城区道路提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;其次采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较正确和完整地提取城区道路。 相似文献
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针对机载LiDAR点云在智能交通和城市管理等应用中的汽车提取和类型识别问题,该文提出了基于动态时间规整算法的机载LiDAR点云的汽车提取和类型识别方法。先是采用附加汽车尺寸约束的区域生长算法来分离汽车点云,然后利用动态时间规整算法来评价点云分块纵剖面曲线与标准汽车纵剖面曲线的相似性来识别汽车,判定汽车类型。该方法能够有效提取停放在树下的车辆,判定汽车类型,排除非汽车分块。通过实际机载LiDAR点云数据的车辆识别实验对新方法进行验证,并和面向对象的汽车点云分析算法进行了比较,结果表明新方法准确率提高了10.8%。 相似文献
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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
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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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城区LiDAR点云数据的树木提取 总被引：2，自引：0，他引：2
机载激光扫描(LiDAR)可以快速获取地球数字表面模型.提出一种适合复杂城市环境的机载激光扫描数据提取树木的算法:首先对DDAR数据滤波生成DTM,提取地物点;然后对地物点进行区域增长运算,使用面积阚值滤出大的区域;再计算出LiDAR数据点的梯度值,根据梯度阈值分离出树木点;最后结合梯度阈值分割和区域增长分割的结果实现树木点的最终提取.实验结果表明,使用新算法在城区环境中能从LiDAR数据中较好地提取出树木,城区树木提取率达到85.4%,提取正确率为86.1%. 相似文献
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High resolution digital airborne imagery offers unprecedented opportunities for observation and monitoring of vegetation, providing the potential to identify, locate and track individual vegetation objects over time. Analytical tools are required to quantify relevant information. In this paper, locations of trees over a large area of native woodland vegetation were identified using morphological image analysis techniques. Methods of spatial point process statistics were then applied to estimate the spatially-varying tree death risk, and to show that it is significantly non-uniform. [Tree deaths over the area were detected in our previous work (Wallace et al., 2008).] The study area is a major source of ground water for the city of Perth, and the work was motivated by the need to understand and quantify vegetation changes in the context of water extraction and drying climate. The influence of hydrological variables on tree death risk was investigated using spatial statistics (graphical exploratory methods, spatial point pattern modelling and diagnostics). 相似文献
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为满足城市环境评价、城市规划监测、城市水循环评价对城市不透水层检测的需求,本文以国产高分卫星多光谱数据为研究基础,提出了一种新颖的基于规则的高分辨率多光谱影像不透水层提取方法,该方法利用归一化指数模型,融合对象统计特征,制定综合判定规则,可有效提升城市区域不透水层的提取精度。同时利用国产卫星数据,选择了典型的10个城市进行实验验证,取得了良好的效果。该方法可广泛应用于城市外轮廓提取、城市环境评估、城市扩展评估等研究领域。 相似文献
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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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一种GNSS区域站观测数据质量检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
经过多年观测与积累,GNSS站数据已形成大数据规模,面对大区域、多年GNSS观测数据,需研究数据质量检测方法,形成快速、常态化检测机制,为GNSS站观测数据快速提取与推广应用提供质量保障。本文提出了一种基于TEQC技术的GNSS区域站观测数据质量检测方法,分析了检测内容、检测方法及方法关键点;以大华北区域660余个站点10期观测数据为研究对象,采用所提出的方法,对其进行质量检测,并对检测结果进行了分析;通过实地考察站址观测环境,分析了误差超限的原因,从而修订了观测工艺流程;基于研究成果构建了适用于大规模GNSS站观测数据质量检测技术体系,可为全国GNSS站观测数据质量检测提供方法参考。 相似文献
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城市建成区边界是城市土地资源管理和城市扩张管理的重要依据。本文提出了基于出租车轨迹数据，利用多分辨率下规则格网对比分析法及Densi-Graph阈值确定法，来自动提取城市建成区边界的方法。试验采用北京市2008年出租车GPS轨迹点数据，依据该方法模型计算提取城市建成区并进行结果准确度评价，将提取结果与北京市2008年土地覆盖空间分布图进行比对，所提取建成区边界范围与城镇、建设用地区域范围基本相符；将提取结果与中国城市统计年鉴数据进行比对，该年鉴中给定2008年北京市建成区总面积为1 310.94 km2，本文方法提取建成区总面积约为1 077.33 km2，提取准确度约为82.18%，表明本文方法可以获得准确的建成区范围。 相似文献
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针对三维激光扫描技术在铁路隧道限界分析和收敛分析等应用中关键的点云横断面的快速提取问题,本文提出了适应马蹄形铁路隧道的断面快速提取方法.该方法利用铁路钢轨来确定隧道横断面的方向,并利用RANSAC方法完成隧道断面点云的分类,并完成铁路隧道边墙断面的提取.通过实际铁路隧道的Lidar点云对提出的方法进行试验.实验结果表明... 相似文献
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构建时空融合模型进行水稻遥感识别 总被引：1，自引：0，他引：1
传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在综合像元在时间、空间维度上的信息定义像元的水稻时空归属度,根据时空归属度划分阈值提取水稻。实验结果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整体和"云污染"区域对水稻提取均达到了较高精度。当窗口尺度为3×3时,水稻提取的用户精度、制图精度和总体精度分别达到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用户精度、制图精度、总体精度均高于分类后比较PCC(Post-Classification Comparison)和多数投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"区域,水稻识别总体精度均在92.0%以上,水稻制图精度比PCC、MV分别至少提高了14.0%、7.6%。有效地解决了传统变化检测作物遥感识别存在的误差累积问题,在一定程度上避免了"云污染"和"椒盐"现象对识别结果的影响。另外,初步探讨了TSFM水稻提取精度与景观特征关系,发现在景观规整区域适宜采用较小的窗口,在破碎区域适宜采用较大的窗口。该方法的成功实施,为大范围开展秋粮作物遥感识别,消除"云"影响进行了前期实验探讨。 相似文献