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《中国防汛抗旱》2015,(5)
针对机载LiDAR散乱点云数据量大、目标分类困难的问题,提出一种实现LiDAR点云数据中地面点云、植被点云和建筑物点云的全自动分类算法,并根据提取的建筑物点云数据自动提取建筑物轮廓和中心点坐标。具体理论算法为:首先基于渐进三角网的点云数据滤波算法分离出地面点云数据,然后根据植被点云法向量的各向异性采用模糊C均值聚类(FCM)方法分离植被点云和建筑物点云。对于分类后的建筑物点云,利用拓扑聚类的方法,对每个建筑物进行识别并提取轮廓和中心点。将该算法应用于栾川协心小流域的山洪灾害调查评价居民户建筑物位置和高程自动提取。应用案例表明:该方法提取速度快,提取精度较高,且适用于山丘区机载雷达数据建筑物提取和植被分类。 相似文献
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针对无人机摄影测量过程中植被穿透率低、无人机LiDAR(激光雷达)点云地物提取困难等问题,研究了一种融合无人机摄影测量与LiDAR的高精度河道地形测绘方法。该方法利用TerraSolid软件对LiDAR点云数据进行去噪与地形滤波处理,提取测区高精度DEM(数字高程模型),并通过LiDAR点云与DOM(数字正射影像)融合建立真彩色三维点云、与数码影像融合重建测区实景三维模型,实现地物的精准测绘。典型应用结果表明:该方法能有效发挥两种技术的互补优势,解决长江下游河道岸滩区域植被高密度覆盖的地貌测绘与建筑物复杂多样的地物测绘难题,数据采集与处理高效,产品直观、精细、多样化,精度可满足1∶1 000比例尺地形图测绘的要求。 相似文献
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随着遥感技术的发展,遥感数据的光谱、空间分辨率得到很大程度的提高,但是对于仅依靠单一数据源的土地利用分类仍然存在很多问题。提出了一种融合LiDAR数据和高分辨率航空影像的土地利用半监督分层分类方法,即首先仅对LiDAR数据进行粗分类;其次根据LiDAR分类结果辅助选择训练样本并获取高程掩膜,采用最大似然法对航空影像进行中分类;在细分类层次中利用LiDAR数据建立判别规则,对LiDAR粗分类结果与影像中分类结果进行基于知识的交叉验证,以进一步提高分类精度。通过两个不同区域的数据验证了半监督分层分类方法的可行性。 相似文献
4.
针对LiDAR点云建筑物提取的研究很多,而在农村区域植被与建筑粘连且高度近似情况下的讨论较少。考虑到中国典型农村区域建筑特征,以湖南省益阳市泗湖山镇为研究区进行LiDAR点云的建筑提取研究。首先利用梯度及梯度方向约束的形态学滤波方法,将原始点云滤波得到地面点,对地面点及原始点云进行插值得到数字高程模型(DEM)和数字地表模型(DSM);然后通过两者相减得到归一化的NDSM,进而对NDSM进行高程及梯度双约束的标记分水岭变换得到地物对象;最后建立特征指标,对地物对象进行最大似然分类得到建筑物对象。研究表明建筑物分类的生产者精度和用户精度均>90%, Kappa系数>0.8, 构建方法在农村地区建筑提取研究中取得了良好效果。 相似文献
5.
水陆识别在河口海岸带水陆资源管理和科学研究中具有重要作用。利用机载激光测深(Airborne LiDAR bathymetry, ALB)回波波形和点云信息可实现水陆交界区域高精度和高分辨率水陆识别。但在复杂海陆环境区域,采用ALB波形特征或三维点云高程特征的传统识别方法具有各自不足。针对复杂海陆环境区域高精度水陆识别问题,提出了联合ALB波形和三维点云特征的水陆识别方法。首先,利用红外激光获取的三维点云高程,基于K-means聚类方法进行海陆识别。然后,利用红外和绿激光波形信息识别陆地中的内陆水域。将该方法应用于实际Optech CZMIL水陆识别。结果表明:相比传统点云聚类和波形聚类水陆识别方法,该方法将ALB水陆识别精度提高了3.6%~5.5%。 相似文献
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《人民长江》2021,(1)
河道地形是河流保护与利用的基础支撑资料,采用传统手段测绘山区河道地形具有作业风险高、难度大、效率低等不足,采用航测手段则具有高程精度低、植被覆盖地面信息无法获取等不足。机载LiDAR具有较强的植被穿透性,结合影像与激光的优势,可以很好解决以往山区河道地形作业方式的不足。与其他作业区域相比,地形坡度、植被覆盖度会影响机载LiDAR在山区河道地形测绘中的作业精度。为研究机载LiDAR在山区型河道地形测绘中的适用性,首次提出了按地形类别、地表覆盖物对典型山区河段进行机载LiDAR植被穿透性、作业精度研究。研究结果表明:(1)机载LiDAR获取影像平面精度优于点云,可充分结合影像平面精度高、激光点云高程精度高及丰富地表信息表达方式的优势;(2)机载LiDAR具有良好的植被穿透性;(3)点云高程精度受地形坡度、植被覆盖率影响,坡度越大、植被越密集,精度越低;(4)点云等高线由不经抽稀的点云生成,等高线精度与点云精度接近;(5)机载LiDAR在在山区型河道地形测绘具有较好的适用性。 相似文献
8.
水陆点云分类是DTM生成、河流岸线提取等低空机载LiDAR应用领域面临的新问题,然而在岸滩等复杂扫描场景中,水陆点云的准确分类是一个公认的难题。在分析目前点云分类存在的缺陷基础上,提出了一种多元特征统计的自适应水陆LiDAR点云分类算法,该算法通过分析低空机载LiDAR水面点云的特点,针对性地设计了点云坡度、密度特征描述子;引入贝叶斯定理,建立了高程、坡度、密度隶属度函数;通过水、陆独立样本的t检验,确定隶属度函数的自适应权重;最终得到一个多元特征统计的分类模型,并基于训练样本的概率密度统计,确定了模型的自适应分类阈值。典型应用实例表明,在存在岸滩、内陆平地等复杂地形条件下,新算法都能达到99%以上的水陆点云分类精度。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像城市区域地类复杂的特点,提出了一种融合光谱和几何特征的多时相高分辨率遥感变化检测方法。在获取光谱和几何差异影像的基础上,采用模糊分类的方法,进行变化类和非变化类区分,建立各类的隶属度图像。采取基于模糊集理论的融合算法,对各种检测方法获取的隶属度图像进行有效融合,以减小部分区域的模糊度,提高变化类和非变化类的检测精度。采用城区多时相高分辨率影像为实验数据,进行各种变化检测方法的对比与分析,实验结果表明,融合光谱和几何特征的方法所获取的检测结果与光谱、几何差异影像法相比,具有检测精度高、漏检率低的特点。 相似文献
10.
利用机载激光雷达测量(LiDAR)等先进的遥测技术辅助进行洪水灾害的预警、评估和灾后重建是目前水利研究的热点。首先介绍了建筑物信息提取的主要方法,提出了基于机载LiDAR技术对单个建筑物信息进行提取的方法。利用LiDAR点云得到nDSM,并借助ArcGIS软件获取建筑的高度和面积信息,并对如何提高精度进行了分析和评价。结果表明,该方法能够满足精度要求,对于建筑物洪水灾害评估有重要的意义。 相似文献
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随着机载激光雷达技术的迅速发展,其数据处理已经成为整个生产过程的一个重要环节。文章就激光雷达数据处理过程中的GPS差分解算、坐标转换、点云数据分类、影像连接点、最终产品等的质量控制与解决方案进行分析和探讨。 相似文献
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针对高山区水电工程区域地形起伏大、植被茂密且存在部分建筑物,在提取这些区域地形时机载LiDAR点云滤波方法存在精度不高的问题,提出了一种综合点云回波特性、渐进三角网加密(PTD)算法、改进的曲面拟合算法和地面点精细化处理的山地点云滤波方法。该方法在对机载激光雷达(LiDAR)点云数据去噪的基础上,先利用植被点云的回波特性去除部分植被点,再使用PTD算法进行两次迭代计算获取部分地面点集合,然后将得到的部分地面点集合作为改进的曲面拟合算法的种子点进行格网区域化的曲面拟合来获取原始点云数据中的地面点,最后通过点云的精细化处理去除地面点中夹杂的低矮植被点,以此获得最终的地面点集合。选取DJI-M600搭载HS-600的机载LiDAR测量系统实测数据进行试验,并将提出的滤波方法与PTD算法、曲面拟合滤波算法、区域生长滤波算法和形态学滤波算法进行横向对比,通过点云误分率对滤波方法进行评价。结果表明,与其他4种方法相比,基于PTD和改进曲面拟合的滤波算法的第Ⅰ类误差、第Ⅱ类误差和总误差的最大减小幅度分别为6.25%、1.82%和2.93%,更适用于高山区水电工程机载LiDAR点云数据的滤波处理。 相似文献
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中小河流管理范围与保护范围的划界工作是河湖管护的一项重要基础工作,而河道建设工程中的CAD图纸和常规1∶10 000比例尺影像地图等常规基础资料并不能清晰和准确地识别中小河流管理和保护划界起算线。该文探讨了了无人机航测技术在中小河流划界中的应用,认为该技术可以获得测区立体像对、高分辨率3D点云数据和正射影像图,可较清晰地识别堤脚线、土埂坡脚、坡式护岸岸顶等中小河流管理和保护区划界的起算线,通过空间分析结合人工目视解译,可准确地划定中小河流管理和保护区边界。 相似文献
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基于水利工程测量中采用传统航空摄影测量存在像控点布设困难、影像间不易匹配、项目周期长等问题,针对水利水电常见的作业环境和激光点云数据自身的特点,结合乌龙山抽水蓄能电站工程测量项目,介绍了机载激光雷达技术结合传统摄影测量技术在高密度植被覆盖区域的地形测绘应用情况,重点介绍了机载激光雷达点云数据的分类方法,从数据获取、预处理,点云滤波分类、空三加密到成图的每一个环节,实现高密度植被覆盖区域地表信息的提取和测绘成图。通过数据精度的分析,证明机载激光雷达技术相比传统摄影测量与人工测量等测绘手段在复杂植被等困难区域测量方面有较大的优势,在未来水利水电工程测绘领域具有广阔的应用前景。 相似文献
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为克服数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)提取侵蚀沟特征的局限性,提出一种基于机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)点云的不同尺度下的表面特征差异侵蚀沟点云分割方法。该方法首先对侵蚀沟点云进行特征分析,在对点云预处理的基础上,基于不同尺度获取点云表面特征差异,再结合曲率阈值方法分割得到初始侵蚀沟,最后基于聚类分析得到侵蚀沟点云。试验结果表明,该方法能够精确地从机载LiDAR点云中分割得到侵蚀沟,为侵蚀沟的定量评价提供了一种新思路。 相似文献
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当利用LiDAR激光点云进行电力线路危险点检测时,需要对电力线进行建模。为此提出了一种在激光点云中提取电力线并建模的算法。该算法首先利用激光雷达回波信息和电力线在三维空间中的线性特征,过滤掉大部分非电力线的点,然后在点云的XY平面内利用霍夫变换提取最长且相互平行的线性地物作为电力线,连接因数据遮蔽而造成的段线,并利用线的交点和沿线小网格内高程变化特征找出杆塔位置,最后在电力线断面内对多根电力线进行分割,分别计算悬链线模型。基于云南某500 kV线路实际数据的实验表明,该方法自动化程度高,电力线提取和建模准确度高。针对进一步提高该算法的通用性和自动化程度,提出了下一步的研究方向。 相似文献
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鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较。结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考。 相似文献