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LiDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息,是发射激光脉冲沿途遇到的所有目标回波信号的总和,揭示了地物的几何和物理属性,是地物分类的重要依据。然而目前基于全波形分解的地物分类研究较少。本文将LIDAR全波形数据分解成波宽、振幅、回波次数三个独立的属性,并分别将这三个属性与高程进行格网化,生成一幅含有四个图层的图像。然后使用SVM分类器对这幅图像进行分类,成功分出了房屋、地面、高大植被,分类精度96.2482%,kappa 0.9281。 相似文献
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海陆回波分类是机载激光测深中的一项波形预处理步骤,关系着后续信号检测和点云生成的精度。针对现有海陆回波分类方法不适用于单频机载激光测深系统且自动化程度不高的问题,本文提出一种单频机载激光测深海陆回波自动分类方法:首先,通过首末回波信号检测及点位计算获得回波的点云高程特征;然后,采用高程直方图拟合的方式确定平均水面位置,依据点云高程特征判定大部分回波的海陆属性,对余下的未定回波,仅保留其中的最强信号并统一处理为单信号回波,同时提取波形的信号特征和能量分布特征,依据点云高程特征的相似性自动建立训练样本集;最后,利用支持向量机分类器实现未定回波的分类。采用国产系统Mapper5000采集的实测数据进行试验,结果表明基于首末回波点云的初分类可快速、准确地对远离海陆交界处的回波进行分类,基于波形特征的未定回波分类可在自动建立的训练样本集支持下实现海陆交界处未定回波的高精度分类。与传统方法相比,本文方法无须近红外通道波形和人工样本的辅助就可以达到较高的分类精度,其中总体分类精度可达99.82%,海陆交界处分类精度可达91.59%。 相似文献
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针对点云分类中提取单个点自身特征所需的邻域尺寸选择,以及低层次特征设计烦琐且表达地物属性能力较弱等问题,本文提出了一种自适应选择单点最优邻域尺寸及学习泛化能力更强的深层次特征的三维点云分类方法。首先基于自适应最优邻域尺寸选择获得每个点的最优局部邻域信息,继而基于局部邻域信息提取点云低层次特征;然后设计一种以待分类点低层次特征为输入的卷积神经网络模型,学习能反映目标地物内在属性的深层次特征并实现分类;最后采用拓普康公司三维点云数据集进行试验,该数据集通过一个配备TOPCON GLS-2200三维激光扫描仪的移动平台获得。试验结果表明,本文方法分类的总体精度达90.48%,优于文中其他点云分类方法。 相似文献
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针对星载激光测高数据难以直接提取建筑区精确高程值的问题,该文提出一种利用渐进剥离全波形分解的建筑区影像高程控制点提取方法.首先,利用光斑区高分辨率遥感影像和数据质量属性参数挑选出高质量激光测高点;然后,通过渐进剥离全波形分解与整体拟合方法充分分解建筑区的复杂回波波形,并建立子波分量与建筑物不同平面层的精确对应关系;最后,结合激光测高和全波形激光脚点几何定位原理解算特征点的绝对高程值,作影像高程控制点使用.实验结果表明,3个回波波形经全波形分解和拟合后与原始回波信号之间整体的均方根误差、相关系数、决定系数和残差内积均值分别为0.023 7 V、0.978 3、0.957 0和0.332 9,制作的建筑影像高程控制点高程中误差为0.79 m,能够满足1∶50 000比例尺航空摄影测量对高程控制点的精度要求. 相似文献
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全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。 相似文献
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陈鑫 《测绘与空间地理信息》2019,(3)
为了完成地面激光点云数据的分类工作,不同于传统方法利用点云的几何特性和辐射信息,本文利用非量测相机获取影像数据实现点云的分类。首先,通过相机检校获取相机的参数,从而得到影像内方位元素;然后,将影像与点云进行配准,计算出影像的外方位元素;最后,对上述参数进行优化,实现二维影像与三维点云信息的融合,进而完成点云分类。实验表明该方案可实现地面激光点云数据的分类。 相似文献
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点云数据分割是对激光扫描(LiDAR)场景进行三维重建的基础。针对现有基于边界、表面或聚类的点云分割方法中存在的分割不足或过度分割问题,提出了一种基于多维欧几里德空间相似度的点云数据分割方法。通过计算激光点的法向量,结合点云的光谱特征进行数学变换,计算激光点在多维空间中的欧氏距离,比较邻近点间的相似性,最终完成对激光点云数据的分割。该方法解决了常用点云分割中几何特征和光谱特征无法同时使用的问题,融合了几何分割和颜色分割的两方面优势,提高了点云分割精度。采用2组数据分别比较了基于几何特征、光谱特征和多维空间相似度的3种不同分割算法的分割结果,实验结果验证了该方法的可行性和实用性。 相似文献
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为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。 相似文献
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近年来,新兴机载全波形Li DAR技术在摄影测量与遥感领域受到广泛关注。其相比传统机载Li DAR的优势在于它对后向散射回波信息进行了完整的数字化记录。波形分解是波形数据处理的重要环节,通过波形分解不仅仅可以得到高质量的三维点云产品,还能够提高DEM的生成精度并辅助点云的精确分类,随着研究的不断深入,全波形数据将在更多领域发挥更大的实用效益。 相似文献