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平原地区机载激光雷达数据的抽稀算法分析 总被引：1，自引：0，他引：1
目前，机载激光雷达点云数据在测绘行业中的应用还存在较多的瓶颈。为了使机载激光雷达点云数据更好地服务等值线等数据的生产，发挥其高效和高精度的优势，本文归纳、总结了国内外现有的LiDAR点云数据抽稀算法，并通过对比分析现有LiDAR点云数据抽稀算法存在的优缺点，如系统抽稀、格网抽稀、TIN抽稀和坡度抽稀等算法，结合平原地区激光点云在实际生产中的应用，研究了更适合平原地区点云数据的抽稀方法，通过大量的数据测试和试生产。结果表明，该方法可以在应用项目精度约束下保证数据质量，减少了后期数据处理应用的难度，提升了后续成果数据的质量，提高了作业生产效率，对机载激光雷达点云数据在测绘行业中的应用推广具有重要的现实意义。 相似文献
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机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目，介绍了项目总体技术路线，针对项目难点，从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨，并提出解决方案，为同类项目的设计与实施提供参考。 相似文献
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多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引：1，自引：0，他引：1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求，本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架，主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析，发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%，同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明，该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
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尝试应用机载LiDAR技术测绘1：10 000比例尺地形图3D（DLG、DEM、DOM）产品，给出了机载LiDAR测绘3D产品的技术流程，并选择荒漠地区作为试验区，验证了此种技术方法在荒漠地区测绘3D产品的可行性，分析了成果精度。试验证明，该方法可以满足荒漠区域的1：10 000比例尺3D基础数据生产要求，且具有外业工作量小、自动化程度高、成图快、高程精度高、受外界环境影响小等优点，同时也总结了该方法中有待完善之处。该方法为荒漠地区3D基础测绘数据获取提供了有益借鉴。 相似文献
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本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。 相似文献
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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引：2，自引：1，他引：1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法：先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。 相似文献