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针对从大量点云数据中高效、便捷地提取地面点云的问题,提出一种耦合多尺度点云特征和随机森林模型的滤波算法(MFRF)。首先选取一部分试验区数据作为训练样本,采用人机交互方式将训练样本中地面点和植被点进行分类并标记。然后将点云RGB信息转换为HSV颜色信息,采用主成分分析法计算出多尺度下点云特征值。最后将带有标签、颜色信息和特征值的训练样本放入随机森林分类器中进行训练,将构建的随机森林分类器应用到待分类点云上,进行点云滤波。该算法能有效地分离出地面点与植被点,较为完整地保留了地面点云。将MFRF与CSF滤波算法、坡度滤波算法、形态学滤波算法进行对比分析,结果表明该算法优于对比算法,试验区A、B滤波精度分别提高5.12%和6.89%,验证了该算法的有效性、适用性。 相似文献
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为了获取人员难以到达的陡坡、悬崖等危险地形的地表移动和变形值,采用三维激光扫描技术对其进行精细测量,结合点云特征区域提取和最近点迭代(Iteration Closest Points,ICP)算法,对点云分析方法进行了深入研究,提出了特征区域最近点迭代地表移动分析算法(Surface Movement Analysis Algorithm Based on Feature Region Iteration Closest Points,FRICP)。该算法通过点云滤波处理,实现地面点和植被点有效分离;在此基础上,将法向量和植被高程信息相结合,提取点云中的特征点;再对同一区域地面特征点进行聚类分析,形成特征区域;然后建立球形搜索区域及特征度量指标,匹配多期同名特征区域;最后使用ICP算法对同一地点不同时期的观测点云进行计算,利用获得的坐标变换参数求取地表移动值。采用某矿开采沉陷区山坡移动监测数据进行了算法验证,结果表明:FRICP算法可以准确获取山地边坡的移动和变形值,与人工精确判读结果相比,三维坐标最大偏差为12 mm,最小偏差为3 mm。FRICP算法可同时计算地表下沉和水平移动值,... 相似文献
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利用三维激光扫描技术监测矿区开采沉陷,效率较高,但观测点云数量大、处理困难,目前缺乏成熟的软件进行矿区点云数据分析。为有效处理沉陷区的点云数据并实现沉陷区3D比较、剖面分析和开采沉陷预计参数求取,提出了一种矿区开采沉陷预计的Geomagic法。以某矿为例,首先利用Geomagic Studio软件建立了矿区数字地面模型(Digital terrain model,DTM);其次研究了开采沉陷发生前后的矿区数字地面模型3D对比方法,利用Geomagic Qualify软件分析得到沉陷区地表下沉三维视图;然后对地表下沉三维视图进行了剖面分析,提取走向方向与倾向方向的剖面点下沉值;最后利用剖面点下沉值求取了开采沉陷预计参数,并计算了剖面点的下沉预计值,将下沉预计值与提取的下沉值进行了对比分析,可知下沉拟合准确度达到92%,表明计算出的开采沉陷预计参数具有较高的精度,对于进一步推动三维激光扫描技术在矿区开采沉陷监测预计方面的应用有一定的参考价值。 相似文献
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地下开采引起地表建筑物损害程度、土地破坏等级等的判定依据是所处位置最大变形值,目前多是绘制沿主断面方向的变形值图,再对走向、倾斜主断面图叠加处理分析.以地表任意点下沉值为数据基础,利用矿区地表变形的特征,以网格梯度算子为算法,提出了沿主变形方向(非主断面方向)倾斜、曲率、水平移动、水平变形等参数最大变形值的计算方法,并以林南仓矿西一采区为例,绘制出主变形等值线图,在图上可直接判定建筑物损害程度和范围,对"三下"采煤设计工作具有重要的现实意义和应用价值. 相似文献
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为了解决晋城山区煤矿开采地表沉陷预计难题,分析了山区开采岩层及地表移动基本原理,解释了山区地表移动中,坡位(上坡、下坡)、坡势(正坡、反坡)的基本含义,揭示了坡位、坡势对地表移动的影响机制。基于斜面上物体滑移原理,构建了坡位对下沉值的滑移影响函数、坡势对水平移动值的影响函数;通过移动变形值的求导关系,建立了倾斜、曲率、水平变形的表达式,完成了一种新的山区开采沉陷预计正切函数修正模型(TFM)。基于晋城矿区典型地表移动观测站数据,采用曲线拟合方式分析概率积分法(PIM法)和TFM法的适宜性。数据分析结果表明,TFM法比PIM法下沉值拟合精度提高了0.019,水平移动值拟合精度提高了0.412,验证了TFM法的优越性。可为晋城矿区和类似矿区的“三下”压煤开采、矿区生态环境保护提供重要支持。
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