基于车载激光扫描数据的城市独立地物提取方法

发布时间：2021-10-10 21:07

　　城市特征地物既包括城市建筑,也包含一些辅助设施。为提升城市三维模型构建质量及效率,将道路两侧的城市地物（独立行树、路灯）作为研究对象,利用车载激光点云数据进行特征地物提取。首先对独立地物分布特征、类别特征以及在扫描数据中的特点进行分析,制定独立地物自动识别检验方案,实现点云数据的监督分类,最终完成道路两侧独立地物自动提取。最后对人工提取的试验区点云数据与自动提取数据进行对比分析,结果表明,道路两侧独立地物提取精度较好,提取方案可行。 

【文章来源】：测绘技术装备. 2020,22(02)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

实景影像中独立地物与投影图像中独立地物

俯视高程投影图像和密度投影图像

4）灰度梯度扩散。POS像素集合提取是为了计算获得POS位置的像素种子点。POS位置数据为汽车行驶中的路径数据，汽车行驶在路面，所以POS种子点位置的像素一定是路面像素。以路面种子点为基准，一定的灰度梯度作为阈值，计算邻域内的点是否为高程异常点，如果是异常点就删除，如果不是，就保留，并重新作为种子点进行邻域扩散。之所以不使用统一的灰度阈值进行图像分割，主要是考虑到地形变化，采取灰度梯度扩散能更准确地提取非高程异常像素集合，与该位置的地形无关。图4 梯度扩散后图像

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于车载LiDAR点云数据的城区树木三维信息自动提取方法[J]. 易凡.  测绘技术装备. 2019(01)
[2]车载激光建模测量系统在城市部件普查中的应用[J]. 侯兴泽,王永红,李俊,陈宏强,吴波.  测绘与空间地理信息. 2018(03)
[3]车载联合机载点云数据的建筑物立面建模[J]. 杨清科,李永强,李立雪,孙渡,李鹏鹏,范辉龙.  测绘科学. 2019(02)
[4]基于车载激光扫描数据的城市地物三维重建研究[J]. 戴彬,钟若飞,胡竞.  首都师范大学学报(自然科学版). 2011(03)
[5]基于投影点密度的车载激光扫描距离图像分割方法[J]. 史文中,李必军,李清泉.  测绘学报. 2005(02)
[6]车载式城市信息采集与三维建模系统[J]. 卢秀山,李清泉,冯文灏,李成明,陈鹰,李贻斌,韩晓冬,靳奉祥.  武汉大学学报(工学版). 2003(03)

硕士论文
[1]基于车载激光扫描数据的城市典型地物分类方法研究[D]. 谭贲.首都师范大学 2011



本文编号：3429156