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本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。 相似文献
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本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。 相似文献
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目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。 相似文献
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利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点 总被引：6，自引：5，他引：6
机载LIDAR技术已经引起了测绘界的浓厚兴趣,有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。机载LI-DAR技术的硬件设备在国外已相对成熟,而机载LIDAR的数据后处理算法仍然处于研究发展阶段,还有诸多问题没有得到解决,其关键之一就是机载LIDAR数据的滤波与分类。本文首先对已有的滤波分类方法进行了综合评价,并指出了各自的局限。然后提出利用两次回波信号的高程数据来实现对机载LIDAR数据的分类。首次分类后得到植被激光脚点点集和地面及房屋激光脚点点集。而房屋上的激光脚点要高出地面上的激光脚点数米之多,简单利用阈值法就可以进一步分类出房屋激光脚点和地面激光脚点。也可以先经过滤波处理将地面激光脚点去掉,然后利用两次回波信号的高程数据来分类自然植被激光脚点和人工地物激光脚点。实验证明所提方法简单有效,算法简单实用,特别适用于分类植被激光脚点。 相似文献
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利用激光强度信息分类激光扫描测高数据 总被引：21，自引：0，他引：21
三维机载激光扫描测高数据中不仅含有每个激光脚点的位置和高程信息，而且越来越多的系统同时能提供激光脚点回波信号的强度信息。不同反射面介质对激光信号的反射特性不一样．用实测的数据对激光回波信号的强度信息进行统计标定，并基于标定结果．实现了联合激光强度信息和高程信息进行分类的算法．获得了较为满意的结果。 相似文献
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以正确提取城区Li DAR点云中建筑物为目标,综合利用不同类别目标点云的回波特征以及地形信息,提出了一种基于区域多次回波密度分析的Li DAR点云建筑物提取方法。首先,将点云构建不规则三角网(triangulated irregular network,TIN),获取封闭的等高线;然后,利用等高线间的拓扑关系得到等高线族区域;最后,统计每一区域的多次回波点云密度信息,通过建筑物和树木区域多次回波点云在区域密度上的巨大差异来识别建筑物点云和树木点云。研究结果表明:该方法既充分利用了建筑物表面与植被间多次回波特性的差异,又不否定建筑物边缘同样存在多次回波的现象;通过封闭的等高线自适应地检测出地物目标的轮廓,弥补了传统Li DAR建筑物提取方法的不足;该方法能够较其他方法更准确地提取建筑物。 相似文献
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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
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本文根据三维激光扫描的特点,设计提出一种从点云数据中分离出目标对象的特征提取方法。首先根据激光回波信号特征和采样点距离特征进行阈值确定,然后通过将回波信号强度和距离信号位于各自阈值范围之外的对象滤除,从而得到滤波后的目标物体点云数据集。应用上述方法对室外建筑物数据进行试验,得到较好的效果,表明该方法适用于部分目标对象的初步分离。 相似文献
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基于机载激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)数据识别震后建筑物震害,其前提是快速准确地提取建筑物点云。通过分析地震灾区机载激光雷达点云中提取建筑物点云的诸多难点,已有的方法难以达到预期效果,因此提出融合同机航空影像数据的方法,实现了震后灾区建筑物点云的获取。该方法首先在数据预处理的基础上,利用布料模拟滤波CSF(Cloth Simulation Filtering)算法进行点云滤波,得到地面点云和非地面点云(主要是建筑物、植被和车辆行人等),并将航空影像红波段光谱信息赋予非地面点云;然后基于灰度直方图阈值分割的方法剔除植被点;最后对剩余激光脚点利用具有噪声的基于密度的空间聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行聚类提取最终的建筑物点,并与参考建筑物点比对,进行精度验证,得到建筑物点云提取的漏检概率、虚警概率分别为15.61%、7.52%,总体精度可达84.39%。结果表明,在一定精度要求范围内,该方法能有效实现地震灾区建筑物点云的提取,可为震后机载LiDAR建筑物点云提取提供技术参考和方法借鉴,为建筑物震害识别做好基础工作。 相似文献
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机载LiDAR数据滤波预处理方法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
为简化后续的机载LiDAR点云数据滤波,针对茂密植被的陡坡林区,提出了均值限差预处理方法;针对具有密集墙面激光脚点的城区,提出了角度限差预处理方法。采用两组不同特征的实测数据分别对两种预处理方法进行了实验,定性和定量分析结果表明,预处理效果显著,使用了预处理的滤波结果与未使用预处理而直接滤波的结果相比,两类滤波误差均有所减小。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
为解决复杂场景下高陡边坡点云数据的植被过滤问题,首先研究了高陡边坡上植被和岩石激光点云的多尺度维度特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)构建分类器,针对高陡边坡点云数据提出滤波算法,并编制了三维激光点云滤波软件LIDARVIEW。实验数据表明,复杂场景内不同尺度的植被均得到很好识别,滤波算法分类精度较高;算法不受激光点云的密度、遮挡和复杂地形的影响,且适用于机载雷达点云数据的滤波;植被覆盖率高的岩石分类精度高于93%,植被覆盖率低的岩石分类精度高于97%。算法对山丘区有复杂地貌的高陡边坡地形测量具有重大研究意义。 相似文献
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针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。结果表明,在航高为30m、扫描范围为(-50°,5°)的情况下,无人机激光雷达获取的激光脚点坐标误差和由激光点云估测低矮树高(3m以下)的误差均可以达到cm级;激光点云估测单一树木高度与实测高度的决定系数为0.977,均方根差为5cm,标准均方根差为4%。因此,应用无人机激光雷达数据可以快速、精确获取低矮植被高度信息,进而为反演植被生物量和植被长势信息监测提供重要依据。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(2)
LiDAR技术逐渐成为获得城市三维信息的主要手段之一,其中建筑物信息的提取,是目前研究的难点和热点。为了能够更好地提取建筑物信息,在分析现有建筑物提取方法优缺点的基础上,结合高程信息和滤波结果信息,设计了一套基于虚拟格网的建筑物激光脚点提取方法。实验表明该方法提取效果较好,而且对数据质量要求较低。 相似文献
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回波比率描述了地物表面的激光点云在垂直方向分布的离散程度和穿透力,可用于分割建筑物和植被脚点。针对传统的回波比率计算方法受实体表面坡度的影响较大,通常随着地物表面倾角的增大,其计算值呈下降趋势,该文在B.Hfle自适应坡度回波比率算法基础上,通过对邻域体系分析发现3D与2D邻域的垂直方向参数尺度不一致才是造成倾斜表面回波比率减小的真实原因。采用不同的空间邻域进行回波比率计算,并在此基础上提出了改进的自适应坡度回波比率计算方法。较B.Hfle算法,改进后的方法无须计算局部表面坡度,仅调整3D邻域的垂直方向参数尺度就可适用于不同坡度倾斜屋顶表面。通过实测LiDAR点云进行试验验证,新算法的正确率和效率较原有算法都有较大的提高。 相似文献
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目前激光星载激光测高仪已被广泛应用于植被目标特征的提取,证明了激光雷达在林业行业的巨大应用潜力。植被目标的回波波形复杂,本文提出了一种基于半解析法植被目标的回波仿真模型,可以较好地仿真特定输入参数产生的波形。使用GLAS测高系统经过大兴安岭区域的激光波形和实地林木样地参数为依据,仿真波形与GLAS回波的相关系数R2均达到0.91以上。利用回波仿真模型定量控制如冠层几何形状、区域坡度、地面粗糙度和林下植被的变化并快速获取大量波形的优势,独立地分析每个因素对回波波形的影响,为植被目标反演的数据源选取及对回波波形展宽的分析提供指导意见。 相似文献
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点云滤波分类是LiDAR后续应用的基础工作,在点云滤波的基础上,以航空影像为辅助条件,结合点云高程信息,设计一套地物点云的分类方法。该方法首先融合航空影像与LiDAR数据,将对应RGB值赋予每个点,根据植被的光谱特征提取出部分植被点云;然后再根据文中定义的点云高程纹理,在剩余地物点云中提取出建筑物点,最后根据回波次数信息分离出剩余植被点,完成地物点云的分类。采用北京凤凰岭地区一组机载LiDAR数据进行实验。实验结果表明,该方法能够有效地将地物点云进行分类并且满足一定的精度要求,具有一定的实用价值。 相似文献