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摘要:
点云分类作为数字城市建设的重要一步,其准确定和完整性将直接影响后续建模的精度。本文从点云空间结构出发,采用一种以簇为单位的点云分类思想,希望能在保证地物完整性的同时,也能达到一种良好的分类效果。首先是采用一种渐进形态学的方式对点云进行滤波处理,除去地面点使地物具有更好的可分性,再此基础上利用欧氏距离进行点云聚类;计算簇中所有点在不同尺度下的特征值,利用树木和建筑两个样本训练分类器;最后通过阈值分割提取建筑物簇。从结果上看,该方法基本能够达到建筑物的完整分类。
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文献信息
篇名 一种基于欧氏簇提取的城市点云分类方法
来源期刊 测绘科学技术 学科 工学
关键词 点云分类 欧氏聚类 形态学滤波 维度特征 主成分分析
年,卷(期) chkxjs_2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 5-11
页数 7页 分类号 TP39
字数 语种
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 曹智翔 重庆交通大学土木工程学院 12 39 5.0 5.0
2 陈尧丰 重庆交通大学土木工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云分类
欧氏聚类
形态学滤波
维度特征
主成分分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学技术
季刊
2329-549X
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出版文献量(篇)
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