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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
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提出了一种基于高程统计的LiDAR数据滤波方法,该方法以高程分布统计量为依据,通过迭代的方法逐个滤除,是一种基于原始点云的非监督滤波算法。采用北京凤凰岭地区某块机载LiDAR数据进行实验,并做出了实验改进。实验表明,该方法能够准确有效地滤除地物点,既能较好地保持数据信息量与精度,又不依赖于其他数据源,是一种简单有效的滤波算法。 相似文献
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在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小. 相似文献
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通过调查与研究,了解三郊口保护园区地质遗迹分布、特点及形成原理,并使用定性和定量的方法,对其资源进行综合评价.结果表明,该区地质遗迹典型,资源丰富,综合价值高,达到省级地质公园水平.研究成果对该区后续旅游资源开发和地质遗迹保护工作具有现实意义. 相似文献
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基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
点云滤波是机载LiDAR数据后处理的基础工作,本文提出一种基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR点云滤波方法。该方法采用类似影像金字塔的方式构建不同尺度即不同分辨率的虚拟网格,各级网格都以每个方格内最低点作为地面种子点,然后根据坡度阈值以分辨率由低到高的方式逐层对种子点进行平滑处理,最后以最高分辨率即最小尺度虚拟网格地面种子点作为基准种子点对整个数据集进行滤波处理。本文分别采用城区与郊区两块机载LiDAR数据进行了实验。实验表明,该方法能够有效地提取出地面点,运算效率也比较高,具有一定的实用价值。 相似文献
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