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摘要:
点云精简可有效降低无人机载LiDAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义.采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简.首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零-均值标准化方法对点云属性归一化后,利用KD树(K-dimension tree)建立点云索引构建点云K邻域;然后,采用主成分分析法估算点云法向量,借助肘方法确定最佳聚类数目;最终,通过K-means++聚类方法实现点云精简.将精简结果生成Delaunay三角网并转换为栅格数据,通过相关系数验证方法的有效性.结果表明:针对研究区69544个点云数据,该方法可去除多次回波点云7722个;对点云法向量进行聚类数目为8的K-means++聚类,对应的精简率为分别为81.389%,81.833%和85.369%时效果较优;精简后生成Delaunay三角网的时间远低于精简前,且当按81.833%进行精简处理时,相关系数最高,为0.890.该方法可为点云精简提供参考.
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二分类
特征向量
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 结合无人机载LiDAR点云法向量的K-means++聚类精简
来源期刊 国土资源遥感 学科 工学
关键词 点云K邻域 点云法向量 K-means++聚类 Delaunay三角网
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 103-110
页数 8页 分类号 TP79
字数 6644字 语种 中文
DOI 10.6046/gtzyyg.2020.02.14
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 马永建 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
点云K邻域
点云法向量
K-means++聚类
Delaunay三角网
研究起点
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研究分支
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国土资源遥感
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