本文關(guān)鍵詞：K-鄰域法對(duì)不同形態(tài)植被點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征的提取　出處：《江西科學(xué)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：以三維激光掃描儀獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,在分類裁剪得到不同自然地物的點(diǎn)云數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,介紹了利用K-鄰域法對(duì)不規(guī)則的自然地物點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰域檢索,通過設(shè)定尺度參數(shù)k的值對(duì)高矮不同的植被進(jìn)行特征點(diǎn)的提取算法。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)提取后的結(jié)果進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明:尺度參數(shù)的設(shè)置對(duì)點(diǎn)云密度較大的低矮植被效果明顯,對(duì)于密度相對(duì)稀疏的高植被影響不大,參數(shù)k設(shè)置在3~5之間效果顯著。
[Abstract]:Point cloud data obtained by using 3D laser scanner as the data source, point cloud data based on different natural features in the classification of the cutting, the use of K- neighbor natural features of point cloud data of irregular neighborhood search for feature point extraction algorithm of different vegetation height by setting the scale parameter K value. Based on the extraction results were compared and analyzed. The results show that: the scale parameter setting effect obviously on the low vegetation point cloud density, the density of the relatively sparse high vegetation has little effect on parameter set in the K 3~5 between the effect is remarkable.

【作者單位】： 昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41;TN249
【正文快照】： 0引言點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的特征點(diǎn)是最基本的幾何特征和紋理特征的特征單元,是不會(huì)隨著坐標(biāo)系的改變而隨之發(fā)生改變的[1],對(duì)于幾何模型的外觀及準(zhǔn)確表達(dá)具有重要的作用。從海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的提取不僅可以減少數(shù)據(jù)的計(jì)算量同時(shí)也能保留原始數(shù)據(jù)的幾何特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)量的簡

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本文編號(hào)：1368729