本文關(guān)鍵詞：張量投票的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)建筑物自動(dòng)提取

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【摘要】：針對機(jī)載LiDAR目標(biāo)提取中建筑物與樹木難以有效區(qū)分的問題,該文提出了一種基于坡度自適應(yīng)穿透率和張量投票的建筑物檢測方法。在利用濾波和高差閾值去除地面點(diǎn)和矮小地物點(diǎn)的基礎(chǔ)上,采用坡度自適應(yīng)穿透率作為區(qū)分建筑物和植被的主要特征,較好地突出了建筑物點(diǎn)和樹木點(diǎn)在空間分布上的密度差異;設(shè)計(jì)基于張量投票的投票算法,對坡度自適應(yīng)穿透率特征進(jìn)行鄰域投票,以促進(jìn)相鄰點(diǎn)之間特征信息的傳遞,增強(qiáng)了該特征對于植被和建筑物的可分性。采用ISPRS提供的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該方法能有效地區(qū)分建筑物和樹木點(diǎn),提取的建筑物完整度達(dá)94.6%,準(zhǔn)確度達(dá)98.3%。
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐項(xiàng)目(2014BAL05B07)
【分類號】：P237
【正文快照】： 0引言建筑物是城市的重要基礎(chǔ)設(shè)施,其邊界信息的獲取對于土地利用規(guī)劃、地圖更新和城市變化檢測等具有重要意義,如何從遙感數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地提取出建筑物成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同,建筑物提取方法主要有以下3種[1]:基于高分辨率航空影像、基于機(jī)載Li-DAR(li

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本文編號：1164561