從點(diǎn)云中提取出不同地物目標(biāo)對象是開展地理空間分析及應(yīng)用的基礎(chǔ)。文章以無人機(jī)影像及匹配點(diǎn)云為研究對象,詳細(xì)闡述了影像密集點(diǎn)云生成算法與流程、多尺度形態(tài)學(xué)地面點(diǎn)云提取方法。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合目標(biāo)幾何、剖面特征實(shí)現(xiàn)了對建筑物及植被信息的提取。項(xiàng)目實(shí)踐驗(yàn)證了層次目標(biāo)提取方法的有效性,可服務(wù)于水利工程等領(lǐng)域中的專業(yè)化和大眾化空間應(yīng)用。 

【文章來源】：水利規(guī)劃與設(shè)計(jì). 2020,(05)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

影像密集點(diǎn)云生成流程圖

經(jīng)過上述處理后，地面和建筑物點(diǎn)云被較好地提取出來，剩余點(diǎn)云即為植被點(diǎn)云。然而在建筑物和樹木混合的區(qū)域，植被點(diǎn)云容易被誤分為建筑物點(diǎn)云。為實(shí)現(xiàn)植被點(diǎn)云的完整提取，本文采用點(diǎn)云剖面特征分析方法進(jìn)行區(qū)分處理，即不同目標(biāo)(如植被、建筑物)在豎直Z方向上的不同剖面具有目標(biāo)自身獨(dú)特空間特性，如圖2—3所示。一般來說，樹木的樹冠剖面面積遠(yuǎn)大于樹干剖面面積，而建筑物剖面面積則保持一定大小不變，且建筑物的平均剖面面積明顯大于樹木的平均剖面面積。因此，通過分析點(diǎn)云在豎直Z方向上的空間剖面特征，可以從建筑物點(diǎn)云中進(jìn)一步提取出冗余的植被點(diǎn)云。3 應(yīng)用實(shí)例與結(jié)果

植被點(diǎn)云剖面特征示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]車載LiDAR點(diǎn)云中建筑物的自動(dòng)識別與立面幾何重建[D]. 魏征.武漢大學(xué) 2012



本文編號：3035463