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基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取 总被引:1,自引:0,他引:1
DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。 相似文献
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针对激光扫描系统高精度检校与相机标定、点云数据滤波处理与高精度DEM构建、地物要素自动提取等技术难题,自主设计建立了机载LiDAR检校场,实现了机载LiDAR系统各个组成部分的高精度一体化检校;利用改进的各向异性扩散滤波算法模型有效滤除了高分辨率DEM数据中的高频噪声,提高了等高线提取和水文分析的质量;基于激光点云和高分辨率航空影像构建的面向对象的地物要素主被动遥感协同提取模型,实现了居民地、道路等主要地物要素的自动提取。实际应用结果表明,地物要素的整体提取准确度超过90%。 相似文献
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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明:将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。 相似文献
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LiDAR滤波是从其数据中提取数字地形模型(DTM)的一个主要步骤。当前的LiDAR滤波方法大都是通过单一的LiDAR点云数据来进行的,由于点云缺乏真实数据作参考,在滤波时可能会出现较大的误差。因此,提出一种基于地形变化检测的机载LiDAR滤波方法。首先将LiDAR点云数据与已有的DEM数据精确配准并统一到同一坐标系下,然后对LiDAR点云数据进行格网化组织,使LiDAR点云数据与DEM数据中相应的区域对应,最后把已有的DEM数据与LiDAR点云数据叠加进行滤波。为了验证该方法,采用城区和山区2种不同地形特点的数据分别进行试验。结果表明该方法能有效滤除城市和山地环境中的地物,并且保留地形的细节信息。 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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基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取 总被引:4,自引:0,他引:4
LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。 相似文献
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LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。 相似文献
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当前GIS软件中通视分析建立在DEM数据基础上,而DEM中不含植被和建筑物信息,从而会造成通视分析误差。通过Li DAR点云数据获取高精度植被和建筑物高度,提出一种顾及地物的插值算法,生成同一网格大小的DEM与DSM,在其上分别进行通视域分析,并将分析结果进行对比,发现DEM比DSM更容易扩大视域范围,从而产生了分析误差,验证了利用DSM进行通视分析的可行性。 相似文献
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罗万波 《测绘与空间地理信息》2021,44(12):144-149
通过一系列LiDAR点云可视化分析,实现以并行方式从离散LiDAR点云检测并提取水面区域,并运用了细粒度数据的交互式可视化、全局聚类算法和统计分析.首先栅格化点云,然后基于密度聚类算法(DBSCAN)获取水面特征聚类,基于聚类的要素,创建了用于进一步定量评估的矢量面,最终基于R免费软件的聚类分析和并行处理实现统计分析和可视化. 相似文献
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激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。 相似文献
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无人机遥感技术制作 DEM 新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
无人机遥感技术能够快速制作地表模型DSM ,由于测区地物的存在,地表模型不能替代DEM ,本文提出利用激光点云处理软件 Terrasolid软件,通过高程分类算法对点云数据进行分类,通过人机互助快速提取出地面点制作DEM 。 相似文献