基于无人机重建点云与影像的城市植被分类

• 作者: 于海洋 吴建鹏 李莹 杨礼 王燕
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 重建点云 nDSM 城市植被分类
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 5479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.20

摘要

针对以往无人机遥感用于城市植被分类时多利用影像光谱、纹理和形状等特征,影像重建点云数据未能充分利用的问题,提出一种综合影像重建点云与光谱信息的城市植被分类方法.首先,基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图聚簇(cluster multi view stereo,CMVS)和基于面片模型的密集匹配(patch based multi view stereo,PMVS)算法重建研究区密集点云;然后,经滤波、插值生成研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM)和归一化数字表面模型(normalized digital surface model,nDSM),同时结合影像光谱信息对不同高度的城市植被进行分类提取;最后,采用面向对象的影像分析方法,根据nDSM信息与归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index,NGRDI)及可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)等光谱信息,分别建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则.实验结果表明综合利用影像重建点云得到的nDSM信息与影像光谱信息提取不同高度的植被是可行的,总体分类精度达到92.08％.该方法可为城市植被分类与制图提供理论支持和应用参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王燕	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	46	188	6.0	13.0
2	于海洋	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	29	156	8.0	10.0
3	吴建鹏	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	5	12	2.0	3.0
4	杨礼	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	4	12	2.0	3.0
5	李莹	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	4	7	1.0	2.0