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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
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融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取 总被引：1，自引：1，他引：0
机载激光扫描测距技术（LIDAR）在快速数据采集、建模、分析和使用等方面得到广泛应用。然而,目前的激光扫描数据处理技术,尤其是点云数据后处理技术方面,仍然存在许多有待改进之处。本文从硬件系统和原始数据处理入手,研究了点云数据的数据预处理、点云数据分类、点云与影像匹配以及基于匹配结果的特征提取的理论与方法。本文的主要工作在于： 1,系统总结了当前主要的机载激光扫描系统测距原理和系统组成,并给出了自2008年以来,世界上的主要机载LIDAR系统的参数对比。 2,以Leica公司的ALS50系统为例,总结了使用该系统数据采集、数据内业处理的流程。同时,研制了一个自动化处理的软件用于原始数据的自动化处理,提高用户处理效率。 3,从GPS差分数据结果出发,总结了数据处理过程的三个重要模型：载体航迹线推算模型、点云定位计算模型以及机载激光扫描角度反算模型。并以IPAS和ALSPP软件输出结果为依据,进行了模型的计算和验证。 4,将在图像直方图分割领域的两种方法：全局迭代算法和最大类间方差算法引入点云数据的分类过程。针对点云数据一般具备多对象的特点,引入多阈值的直方图分割方法。大范围区域点云的高程直方图与小范围区域点云的直方图表现不一致,因此本文提出一种多子区的直方图分割方法,实现大范围点云分类。 5,将在模式识别和对象跟踪领域应用广泛的Mean Shift算法引入到点云数据分类过程中,总结提出了基于Mean Shift算法的点云数据分类方法。 6,提出一种新的分类方法：基于三维数学形态学的点云数据分类方法。在点云数据三维数字图像表达的基础上,扩展形态学膨胀和腐蚀运算的空间适用性,将二维的膨胀和腐蚀运算扩展到三维空间。对点云数据三维数字图像进行膨胀运算,然后通过聚类分析,得到连接成片的像素（点云片）,并以此为依据,分类点云数据。 7,总结了点云数据与航空影像进行两种匹配方法：粗匹配和三维数学微分纠正。并提出了一种拟合选取特征点方法用于粗匹配过程。 8,基于点云和影像的融合结果,扩展了Mean Shift算法的应用范围,尝试对多维异源点云数据进行目标分类。该方法可将光谱和回光强度信息一起参与Mean Shift算法的计算。 9,在目标分类的基础上,使用二维形态学方法对分类后的点云进行了分割处理和边缘特征提取。经过点云分割,可得到每个对象的点云以及对象的二维边缘特征。 10,基于点云与影像的融合结果,考虑LIDAR系统采用激光的特定光谱特性,提出基于融合结果的影像水体提取方法。通过由点云形成的不规则三角网对水体区域进行大致定位和提取,并采用Mean Shift算法对水体进行精化,得到精确的水体边缘。本文的创新点主要在于： 1,提出一种点云的扫描角度计算验证模型。基于航迹线数据和点云数据,该模型可以反算激光扫描角。 2,提出一种新的点云数据分类方法：基于三维数学形态学的点云分类方法。 3,提出一种融合点云的航空影像水体特征提取方法。 相似文献
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探索自动化的激光点云分类方法对于三维建模、城市土地分类、DEM制图等应用具有重要作用。考虑到现有的点云分类算法在提取依赖邻域结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂,并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题,本文提出了基于随机森林的机载LiDAR点云数据降维与分类方法。在分析点云数据的高程、回波、强度等属性特征的基础上,提取归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特征及强度特征6大类特征参数,并构建多尺度特征参数,运用随机森林的特征选择算法对分类特征集进行优化,然后进行点云分类。试验结果表明,基于随机森林的特征选择方法可以有效地降低特征维度,并且使得总体分类精度达到94.3%（Kappa系数为0.922）,相比于使用全部特征分类和SVM分类方法而言,该方法的总体分类精度均有一定程度的提高;特征的重要性度量结果表明,归一化高度特征在点云分类中所起的作用最大。 相似文献
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为了提高机载点云数据生产大比例尺地形图的自动化程度,减少人工作业工作量,提出了一种基于机载点云数据的半自动化成图方法。该方法先对原始点云数据进行滤波处理,再将其划分为地面点云和非地面点云。对于地面点云可自动提取等高线并生成高程点;对于非地面点云,先进行分割、分类处理提取建筑物、高架桥等典型地物,再进一步提取其边界,完成制图。该方法能有效完成地形图生产中等高线、高程点、建筑物等要素的自动提取,而其他地形要素还需根据正射影像补充提取。 相似文献
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LiDAR点云数据存在数据量大、不易识别、不易处理的问题,为了解决上述问题,需要对点云数据进行分类处理。针对点云分类方法存在精度不高、处理过程复杂等难题,本文提出了一种基于高度差值的二次导数的建筑物、植被的点云分类方法,能够高效、准确地将各类点云分离。利用该方法分离点云数据,首先通过Terra Solid软件对原始LiDAR点云数据进行初步处理,去除噪点并提取出地表点云,然后利用规则建筑和不规则植被高度差异上的二次导数不同,提取出可能是建筑物或植被的点,并利用高斯偏差估计模型为建筑物、植被点的分类提供阈值,最后利用断点统计模型将建筑物、植被点云补充完整。为证明这种方法的可行性和有效性,使用Autzen_Stadium地区的LiDAR点云数据进行点云分类试验,结果表明,该方法具有可行性好、分类效果好、处理自动化等优势。 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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针对现有三维点云数据分割分类方法存在分类目标内部不一致的问题,提出一种超体素随机森林与长短期记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）联合优化的室内点云高精度分类方法。该方法根据超体素结构具备内部特征一致性的特点,对原始点云进行超体素划分,并以超体素为基本单元进行多元特征计算,搭建室内点云超体素随机森林分类模型,实现点云数据的粗分类。在此基础上,引入LSTM对粗分类的超体素邻域连接关系进行神经网络模型训练与预测,实现超体素粗分类结果的优化。基于开放数据集对所提分类方法进行有效性和精度验证,结果显示,该方法在公开数据集中对13类要素的分类精度可达到83.2%;与经典的深度学习框架相比,该方法在小样本训练时可以达到更优的分类精度。 相似文献