张量投票的机载LiDAR数据建筑物自动提取

发布时间：2017-11-10 02:03

  本文关键词：张量投票的机载LiDAR数据建筑物自动提取

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【摘要】：针对机载LiDAR目标提取中建筑物与树木难以有效区分的问题,该文提出了一种基于坡度自适应穿透率和张量投票的建筑物检测方法。在利用滤波和高差阈值去除地面点和矮小地物点的基础上,采用坡度自适应穿透率作为区分建筑物和植被的主要特征,较好地突出了建筑物点和树木点在空间分布上的密度差异;设计基于张量投票的投票算法,对坡度自适应穿透率特征进行邻域投票,以促进相邻点之间特征信息的传递,增强了该特征对于植被和建筑物的可分性。采用ISPRS提供的测试数据进行实验,结果表明,该方法能有效地区分建筑物和树木点,提取的建筑物完整度达94.6%,准确度达98.3%。
【作者单位】： 武汉大学遥感信息工程学院;
【基金】：国家科技支撑项目(2014BAL05B07)
【分类号】：P237
【正文快照】： 0引言建筑物是城市的重要基础设施,其边界信息的获取对于土地利用规划、地图更新和城市变化检测等具有重要意义,如何从遥感数据中快速准确地提取出建筑物成为了当前的研究热点之一。根据数据源的不同,建筑物提取方法主要有以下3种[1]:基于高分辨率航空影像、基于机载Li-DAR(li

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