共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
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
3.
4.
5.
6.
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
7.
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
8.
9.
机载激光扫描可获取植被茂密地区的数字地形模型(DTM),但将其用于茂密植被覆盖区地裂缝提取方法的研究还不多见。以湖南冷水江市浪石滩为试验区,基于机载Li DAR的激光点云数据,研究了植被覆盖区地裂缝的提取方法,分析了地裂缝的微地貌特征。首先对离散的三维激光点云数据依次进行基于不规则三角网滤波、高程滤波及回波信息强度滤波提取地面点,以保留完整的微地貌微特征;然后构建不规则三角网,反距离加权内插生成数字高程模型(DEM),提取地裂缝识别参数,同时基于最小曲率对地裂缝进行线性探测,提取地裂缝的长度信息,且利用地裂缝剖面信息分析其微特征,结合识别参数分析地裂缝的稳定性。研究结果表明:利用机载Li DAR点云数据提取的地裂缝识别参数,能够确定地裂缝的位置、坡度坡向、长度和深度信息,有助于判定地裂缝的稳定性;在植被较为茂密、地面点密度稀疏的区域,保留一定的低矮植被所提取到的DEM能更好地保留地裂缝的微地貌特征。 相似文献
10.
针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。 相似文献
11.
基于机载激光雷达点云,提出一种综合点云预处理、地面点滤波、电塔点云定位获取以及电塔结构线建模的电塔点云提取与重建方法.该方法首先对电力线路点云进行去噪等预处理,再使用渐进三角网滤波去除地面点,然后在电力线路分段的基础上,通过高程连通性定位电塔所在分段,再将电塔分段点云投影到水平面上并结合密度聚类算法和高程差特性对电塔聚... 相似文献
12.
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
13.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
在水利水电工程建设中,快速、准确、便捷地识别高陡边坡危岩体十分重要。无人机搭载激光雷达可以快速获得大面积高密度的高陡边坡点云数据。首先利用获取的点云数据提取地面点后进行平滑去噪,通过几何特征提取边缘点云后聚类,形成待分类的对象;然后将聚类后的点云进行三维重构,生成数字高程模型(digital elevation model,DEM),通过危岩体的空间特征提取孤立危岩体;最后将该方法应用到两河口水电站枢纽区两岸边坡的孤立危岩体勘测上。结果表明,无人机搭载激光雷达可以准确、快速获取大面积高陡边坡的空间坐标数据,进而获取危岩体的空间信息;基于DEM可得到面积、倾角、最大高差等特征组合,从而快速有效地提取孤立危岩体。该方法具有比较强的适用性和可靠性,有助于高陡边坡孤立危岩体的快速识别。 相似文献
14.
15.
16.
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
17.
针对道路标线三维矢量数据难以高效精确获取的问题,该文提出了一种从移动激光扫描数据中自动提取道路标线的新方法。基于平缓路面这个假设,利用邻域高程一致性的判断方法提取地面点。将地面点根据轨迹数据分割成多组剖面,对每个剖面上的点云进行强度直方图统计,找到强度值有突变的点。以此为种子点通过强度值区域生长以得到完整的标线,利用点云模板匹配的方法剔除错误点集。最后对标线点云进行矢量化得到三维矢量线。通过城市中大约2km长的移动激光点云数据的实验,证明本文提出的方法在提取道路标线方面能得到较好的结果。 相似文献
18.
针对三维激光扫描采集的地形点云,提出在高程方向进行切片分层的去噪方法。将分层提取的点云投影在平面上,对点云进行网格划分,把网格内的点云转换为二值图像,采用数字图像处理方法过滤离散的网格噪点;然后对分层提取的点云轮廓特征格网,通过对上下层轮廓边缘特征比较,获取点云的地面轮廓网格点,删除孤立噪点与非地面点。根据对不同地形的点云进行去噪实验,通过分层过滤非地面点可以得到很好的去噪效果。 相似文献
19.
近年来,随着空间信息获取技术的发展,激光扫描技术在城市三维数据采集中应用越来越广泛,本文以车载激光扫描点云数据为研究对象,利用点云数据空间分布特征和反射强度信息,结合道路标线的几何特征,提出一种快速有效地从离散点云中提取道路标识线的方法。该方法首先利用车载激光点云数据中的高程信息和反射强度信息对原始点云进行滤波。然后将分割后的点云数据投影到二维平面中,利用反射强度信息和点云空间分布信息生成点云强度特征图像,利用标线规则的几何形状,对连通区域进行道路标识线的提取。最后,基于道路标识线的语义信息,利用Hough变换对检测到的标识线进行分类和连接,从而提取完整、准确的三维道路标识线点云数据。通过居民区和高速公路扫描数据处理案例,实现了高速公路虚实标识线和干扰因素较多的居民区界线的自动提取,验证了上述道路标识线提取方法的可靠性,应用效果较好。 相似文献
20.
建筑物轮廓线作为建筑物建模的基础数据,其精确获取成了点云研究者的重点研究内容。本文以原始点云数据为基础,探究点云数据中建筑物轮廓线的提取流程,采用渐进三角网滤波实现地面点与地物点的分离,利用22种特征向量训练随机森林获取建筑物点云,最后以方向约束的随机抽样一致算法（RANSAC）实现建筑物轮廓线规则化提取。实验表明,本文算法可实现轮廓线的精确提取,与实际屋顶边缘偏差稳定在较低水平,可满足现实需求。 相似文献