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摘要:
针对单一参数的Alpha-Shape算法无法适应密度差异较大的点集数据以及提取的边界信息具有锯齿形状的问题,结合Alpha-Shape算法与D-P算法进行轮廓线的粗略提取,利用最小二乘方法以及建筑物边界线之间向量、长度等特征确定建筑物关键点;通过寻找建筑物主方向,实现建筑物边界线规则化.实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的典型区域的LiDAR点云数据进行建筑物边界线提取,并与传统Alpha-Shape算法提取建筑边界线结果进行比较,结果表明本文算法在建筑物边界线信息提取方面更准确、更稳定.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 机载LiDAR点云建筑物边界线规则化算法研究
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 机载LiDAR 建筑物提取 边界线规则化 建筑物主方向
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 摄影测量学与遥感
研究方向 页码范围 100-105,125
页数 7页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.07.015
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 王竞雪 49 349 10.0 17.0
2 洪绍轩 1 0 0.0 0.0
3 袁枫 1 0 0.0 0.0
4 齐吉婧 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
机载LiDAR
建筑物提取
边界线规则化
建筑物主方向
研究起点
研究来源
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测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
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