采用模糊C均值方法进行激光点云分类

发布时间：2017-11-15 08:06

  本文关键词：采用模糊C均值方法进行激光点云分类

  更多相关文章： 波形特征 振幅 波宽 模糊C均值

【摘要】：LiDAR波形数据的分解可以获得地物的几何坐标属性和物理属性信息。基于几何特征的点云分类方法较多,而对于波形特征分类方法的研究较少。本文首先对全波形数据进行分解得到了振幅、波宽属性,并结合振幅邻域特征提取振幅方差,得到了具有3个属性的激光点云数据;然后采用模糊C均值聚类方法进行了激光点云数据的分割。试验使用Riegl vz-400激光扫描仪采集到的数据验证了算法的可行性,可成功将研究区域中的树木、地面、建筑等进行分类。
【作者单位】： 中国地震局地震预测研究所;首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室;
【基金】：中国地震局地震预测研究所基本科研业务经费专项(2014IES0203)
【分类号】：P225;P237
【正文快照】： 地面激光雷达能够获取发射激光脉冲与地物接触后发射信号的全波形信息,揭示了地物的物理和几何信息,这些信息是地物分类的重要依据。杨必胜[1]提出了一种基于空间分布特征的点云特征图像生成方法,利用生成的特征图像结合阈值分割、轮廓提取和跟踪等理论实现了建筑和树木的提取

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本文编号：1188978