礦區(qū)地表彩色點(diǎn)云的自動(dòng)分類
發(fā)布時(shí)間:2021-05-10 11:04
以礦區(qū)的彩色三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,提出了礦區(qū)點(diǎn)云快速自動(dòng)分類及目標(biāo)提取的方法。首先根據(jù)彩色點(diǎn)云的RGB值計(jì)算HSV空間中的H值,根據(jù)各地物間H值的差異,分別對(duì)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)根據(jù)地物顏色先驗(yàn)值進(jìn)行點(diǎn)的提取。然后對(duì)提取的點(diǎn)進(jìn)行聚類計(jì)算,利用各類地物點(diǎn)云在空間分布上的顯著差異,采用分層截面投影,由投影點(diǎn)最小包圍盒的長(zhǎng)寬比及面積比對(duì)礦區(qū)地物點(diǎn)云進(jìn)行自動(dòng)分類與提取。最后以Riegl VZ-1000掃描儀采集的某礦區(qū)地表點(diǎn)云數(shù)據(jù)為試驗(yàn)對(duì)象,驗(yàn)證本文算法的可行性和實(shí)用性。
【文章來(lái)源】:測(cè)繪通報(bào). 2020,(05)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)
【文章目錄】:
1 礦區(qū)彩色點(diǎn)云分類
1.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.2 RGB與HSV顏色空間中H值的轉(zhuǎn)換
1.3 各類地物的識(shí)別
1.3.1 非地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類計(jì)算
1.3.2 地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類計(jì)算
2 應(yīng)用案例
2.1 試驗(yàn)區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
2.2 各類地物點(diǎn)云分類
2.2.1 非地面點(diǎn)數(shù)據(jù)分類
2.2.2 地面點(diǎn)分類
3 結(jié) 語(yǔ)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于八叉樹車載激光點(diǎn)云的桿式地物批量提取方法[J]. 朱清海. 測(cè)繪通報(bào). 2019(S2)
[2]基于改進(jìn)的四叉樹分解多聚焦圖像融合算法研究[J]. 劉明君,董增壽,邵貴成. 科技通報(bào). 2019(04)
[3]基于車載LiDAR數(shù)據(jù)的行道樹信息提取與動(dòng)態(tài)分析[J]. 董亞涵,李永強(qiáng),孫渡,李鵬鵬,范輝龍. 地理與地理信息科學(xué). 2018(04)
[4]采用八叉樹體素生長(zhǎng)的點(diǎn)云平面提取[J]. 李明磊,李廣云,王力,宗文鵬. 光學(xué)精密工程. 2018(01)
[5]車載LiDAR點(diǎn)云混合索引新方法[J]. 張蕊,李廣云,王力,李明磊,周陽(yáng)林. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2018(07)
[6]三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理研究進(jìn)展、挑戰(zhàn)與趨勢(shì)[J]. 楊必勝,梁福遜,黃榮剛. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]結(jié)合點(diǎn)特征直方圖的點(diǎn)云分類方法[J]. 張愛武,李文寧,段乙好,孟憲剛,王書民,李含倫. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(05)
[8]機(jī)器學(xué)習(xí)在車載激光點(diǎn)云分類中的應(yīng)用研究[J]. 李海亭,肖建華,李艷紅,龐小平. 華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(03)
[9]一種四叉樹與KD樹結(jié)合的海量機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)組織管理方法[J]. 楊建思. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2014(08)
[10]顧及空間上下文關(guān)系的JointBoost點(diǎn)云分類及特征降維[J]. 郭波,黃先鋒,張帆,王晏民. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2013(05)
本文編號(hào):3179252
【文章來(lái)源】:測(cè)繪通報(bào). 2020,(05)北大核心CSCD
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【文章目錄】:
1 礦區(qū)彩色點(diǎn)云分類
1.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.2 RGB與HSV顏色空間中H值的轉(zhuǎn)換
1.3 各類地物的識(shí)別
1.3.1 非地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類計(jì)算
1.3.2 地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類計(jì)算
2 應(yīng)用案例
2.1 試驗(yàn)區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
2.2 各類地物點(diǎn)云分類
2.2.1 非地面點(diǎn)數(shù)據(jù)分類
2.2.2 地面點(diǎn)分類
3 結(jié) 語(yǔ)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于八叉樹車載激光點(diǎn)云的桿式地物批量提取方法[J]. 朱清海. 測(cè)繪通報(bào). 2019(S2)
[2]基于改進(jìn)的四叉樹分解多聚焦圖像融合算法研究[J]. 劉明君,董增壽,邵貴成. 科技通報(bào). 2019(04)
[3]基于車載LiDAR數(shù)據(jù)的行道樹信息提取與動(dòng)態(tài)分析[J]. 董亞涵,李永強(qiáng),孫渡,李鵬鵬,范輝龍. 地理與地理信息科學(xué). 2018(04)
[4]采用八叉樹體素生長(zhǎng)的點(diǎn)云平面提取[J]. 李明磊,李廣云,王力,宗文鵬. 光學(xué)精密工程. 2018(01)
[5]車載LiDAR點(diǎn)云混合索引新方法[J]. 張蕊,李廣云,王力,李明磊,周陽(yáng)林. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2018(07)
[6]三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理研究進(jìn)展、挑戰(zhàn)與趨勢(shì)[J]. 楊必勝,梁福遜,黃榮剛. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[7]結(jié)合點(diǎn)特征直方圖的點(diǎn)云分類方法[J]. 張愛武,李文寧,段乙好,孟憲剛,王書民,李含倫. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(05)
[8]機(jī)器學(xué)習(xí)在車載激光點(diǎn)云分類中的應(yīng)用研究[J]. 李海亭,肖建華,李艷紅,龐小平. 華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(03)
[9]一種四叉樹與KD樹結(jié)合的海量機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)組織管理方法[J]. 楊建思. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2014(08)
[10]顧及空間上下文關(guān)系的JointBoost點(diǎn)云分類及特征降維[J]. 郭波,黃先鋒,張帆,王晏民. 測(cè)繪學(xué)報(bào). 2013(05)
本文編號(hào):3179252
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