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摘要:
针对机载LiDAR散乱点云数据量大、目标分类困难的问题,提出一种实现LiDAR点云数据中地面点云、植被点云和建筑物点云的全自动分类算法,并根据提取的建筑物点云数据自动提取建筑物轮廓和中心点坐标。具体理论算法为:首先基于渐进三角网的点云数据滤波算法分离出地面点云数据,然后根据植被点云法向量的各向异性采用模糊C均值聚类(FCM)方法分离植被点云和建筑物点云。对于分类后的建筑物点云,利用拓扑聚类的方法,对每个建筑物进行识别并提取轮廓和中心点。将该算法应用于栾川协心小流域的山洪灾害调查评价居民户建筑物位置和高程自动提取。应用案例表明:该方法提取速度快,提取精度较高,且适用于山丘区机载雷达数据建筑物提取和植被分类。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于无人机载激光雷达数据的建筑物自动提取算法
来源期刊 中国防汛抗旱 学科 地球科学
关键词 LiDAR数据 地面点云提取 植被过滤 建筑物提取 中心点提取
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 研究探讨 | Studies and Discussions
研究方向 页码范围 67-71,96
页数 6页 分类号 P642
字数 4077字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘昌军 74 712 14.0 24.0
5 王超 辽宁科技大学测绘与地理信息学院 5 5 1.0 2.0
6 胡小青 东华理工大学测绘工程学院 4 25 4.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
LiDAR数据
地面点云提取
植被过滤
建筑物提取
中心点提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国防汛抗旱
月刊
1673-9264
11-5587/TV
大16开
北京市海淀区玉渊潭南路1号
1990
chi
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