顾及点密度与未知角分辨率的地面点云分类

为了解决地面激光点云角分辨未知和点密度变化的问题, 提出了一种顾及密度变化与未知角分辨率的地面激光点云分类方法。采用随机邻域分析的角分辨率估算法改进传统点密度计算方法, 结合角分辨率提出顾及密度变化的格网特征提取方法, 并将本文中所提出的方法在3组数据上进行了实验验证。结果表明, 该角分辨率估算方法的估算误差小于0.002°, 能够准确地估算点云角分辨率; 与传统点密度特征相比, 本文中提出的相对投影密度可以提高点云分类的整体精度, 以及在车、杆状物等地物类别上的分类效果。该方法能准确估算点云角分辨率, 以较高精度实现点云分类, 可为大规模地面激光点云的密度自适应处理提供参考。     

面向森林环境地面激光数据的树干提取与定位

针对目前国内外缺少直接适用于工程实践下树干定位方案的问题,文中提出了一套适用于森林环境的树干点云提取方案,可以直接从地面激光扫描数据中提取到单木位置坐标.并利用该方法对Reigl-VZ400地面激光扫描仪在武汉珞珈山区获取的数据进行了处理,评定了坐标提取的结果,验证以该方法提取树干坐标具有可靠性,为相关工程的树干提取工作提供参考.