針對機(jī)載LiDAR道路點云提取過程中自動化提取困難,停車場、水泥地以及與道路相連的地面點難以去除等問題,提出一種三角網(wǎng)約束與密度聚類相結(jié)合的機(jī)載LiDAR道路點云提取方法。在已有濾波結(jié)果的基礎(chǔ)上,該方法首先根據(jù)道路點云樣本的強(qiáng)度信息提取初始道路點,建立Delaunay三角網(wǎng),運用三角網(wǎng)邊長約束精化初始道路點;然后,通過密度聚類算法提取連通性較好且密度較大的獨立三角網(wǎng);最后,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法優(yōu)化道路邊緣,確定最終道路點。實驗選取國際攝影測量與遙感協(xié)會提供的兩組城市機(jī)載LiDAR點云數(shù)據(jù)進(jìn)行道路點云提取,結(jié)果表明:本文算法可以較好地進(jìn)行道路點云的自動提取,且對不同類型的道路具有良好的自適應(yīng)性,驗證了算法的可靠性。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 原理
    1.1 預(yù)處理
    1.2 提取初始道路點
    1.3 TIN邊長約束
    1.4 密度聚類
    1.5 優(yōu)化處理
2 實驗及分析
    2.1 實驗數(shù)據(jù)
    2.2 預(yù)處理
    2.3 道路點提取
    2.4 實驗結(jié)果對比分析
3 結(jié)束語



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