| 基于无人机重建点云与影像的城市植被分类 |
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| 引用本文： | 李莹,于海洋,王燕,吴建鹏,杨礼.基于无人机重建点云与影像的城市植被分类[J].国土资源遥感,2019(1). |
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| 作者姓名： | 李莹 于海洋 王燕 吴建鹏 杨礼 |
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| 作者单位： | 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室 |
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| 摘 要： | 针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法。首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚簇(cluster multi view stereo,CMVS)和基于面片模型的密集匹配(patch based multi view stereo,PMVS)算法重建研究区密集点云;然后,经滤波、插值生成研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM)和归一化数字表面模型(normalized digital surface model,n DSM),同时结合影像光谱信息对不同高度的城市植被进行分类提取;最后,采用面向对象的影像分析方法,根据n DSM信息与归一化绿红差异指数(normalized greenred difference index,NGRDI)及可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)等光谱信息,分别建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则。实验结果表明综合利用影像重建点云得到的n DSM信息与影像光谱信息提取不同高度的植被是可行的,总体分类精度达到92. 08%。该方法可为城市植被分类与制图提供理论支持和应用参考。
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