機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)(LiDAR)能夠快速、大范圍的獲取地球表面的高精度三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),其獲取系統(tǒng)集成了 GPS、IMU、激光掃描儀等儀器設(shè)備,而由于其數(shù)據(jù)的獲取方式為主動(dòng)式獲取,對(duì)植被等地物具有一定的穿透能力,因此在目標(biāo)地物三維信息的快速獲取方面具有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。在獲取的眾多目標(biāo)地物中,道路是國(guó)民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè)最基本的設(shè)施,同時(shí)也是最重要的設(shè)施之一,道路信息的快速、準(zhǔn)確、及時(shí)高效的獲取與更新對(duì)“智慧城市”和“數(shù)字交通”的實(shí)現(xiàn)和構(gòu)建具有十分重要的意義。然而現(xiàn)有的基于LiDAR數(shù)據(jù)提取道路的方法存在著不同材質(zhì)的道路反射強(qiáng)度不同,城市區(qū)域廣場(chǎng)、停車場(chǎng)等大面積區(qū)域難以進(jìn)行區(qū)分等問(wèn)題,通常會(huì)導(dǎo)致城市道路部分誤提取過(guò)多等現(xiàn)象。因此,本文綜合利用了多光譜機(jī)載LiDAR點(diǎn)云的反射強(qiáng)度信息和坐標(biāo)信息,以快速、準(zhǔn)群地獲取道路網(wǎng)為目的,開(kāi)展了以下研究工作:(1)介紹了已有的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的濾波方法,并利用已有的方法對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾波處理,在濾波后數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合,概述了幾種多光譜數(shù)據(jù)融合的方法。(2)對(duì)融合后的多光譜點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了各種統(tǒng)計(jì)特征的計(jì)算和簡(jiǎn)單的理解,并通過(guò)理論或?qū)嶒?yàn)對(duì)其作用進(jìn)... 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２廣場(chǎng)和道路的二進(jìn)制特征??

３．１隨機(jī)森林分類器簡(jiǎn)介??隨機(jī)森林是一種比較新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以應(yīng)用于回歸和分類問(wèn)題，本??文主要基于隨機(jī)森林進(jìn)行分類。隨機(jī)森林是通過(guò)隨機(jī)的方式建立起一個(gè)森林，??而森林則是由很多相互之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)、毫無(wú)關(guān)系的決策樹(shù)組成。通過(guò)訓(xùn)練得到??隨機(jī)森林之后，當(dāng)輸入一個(gè)新的樣本，進(jìn)行類別的判斷時(shí)，其實(shí)際上是通過(guò)隨??機(jī)森林中的每一棵決策樹(shù)分別進(jìn)行一下判斷，每個(gè)決策樹(shù)都會(huì)給出當(dāng)前樣本應(yīng)??該屬于類別的結(jié)果，在所有的給出的類別結(jié)果中，選擇做多的類別就是該樣本??進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果類別，圖３－１展示了常見(jiàn)的決策樹(shù)，它既可以是二叉樹(shù)，也可??以是非二叉樹(shù)。隨機(jī)森林有很多的優(yōu)點(diǎn)，例如由于兩個(gè)隨機(jī)性的引入，使得隨??機(jī)森林不容易陷入過(guò)擬合且具有很好的抗噪聲能力；在不做特征選擇和特征降??維的情況下，仍然能夠處理很高維度的數(shù)據(jù)特征，而且對(duì)數(shù)據(jù)集的適應(yīng)能力??強(qiáng)；在創(chuàng)建隨機(jī)森林的時(shí)候，對(duì)產(chǎn)生的錯(cuò)誤使用的是無(wú)偏估計(jì)；訓(xùn)練速度快，??實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，易于并行處理，并且可以檢測(cè)出特征之間的互相影響。??Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ?ｖａｒｉａｂｌｅ：?ＰＬＡＹ??’??

（１）對(duì)于每一個(gè)邊界待定目標(biāo)點(diǎn)（像素值為１，下同），判斷其８?jìng)�(gè)領(lǐng)域??是否有連續(xù)的３個(gè)目標(biāo)點(diǎn)，如果存在這樣的情況，將該點(diǎn)消除；??（２）對(duì)于每一個(gè)邊界待定目標(biāo)點(diǎn)（像素值為１，下同），判斷其８?jìng)�(gè)領(lǐng)域??是否有連續(xù)的３或４個(gè)目標(biāo)點(diǎn)，如果存在這樣的情況，將該點(diǎn)消除；??（３）對(duì)于每一個(gè)邊界待定目標(biāo)點(diǎn)（像素值為１，下同），判斷其８?jìng)�(gè)領(lǐng)域??是否有連續(xù)的３，?４，?５個(gè)目標(biāo)點(diǎn)，如果存在這樣的情況，將該點(diǎn)消除；??（４）對(duì)于每一個(gè)邊界待定目標(biāo)點(diǎn)（像素值為１，下同），判斷其８?jìng)�(gè)領(lǐng)域??是否有連續(xù)的３，?４，?５，?６個(gè)目標(biāo)點(diǎn)，如果存在這樣的情況，將該點(diǎn)消除；??（５）對(duì)于每一個(gè)邊界待定目標(biāo)點(diǎn)（像素值為１，下同），判斷其８?jìng)�(gè)領(lǐng)域??是否有連續(xù)的３，?４，?５，?６，?７個(gè)目標(biāo)點(diǎn)，如果存在這樣的情況，將該點(diǎn)消??；??（６）將剩余所有的邊界點(diǎn)取消標(biāo)記，如果在第（５）步中仍然存在著目標(biāo)??被消除，那么標(biāo)記出剩余圖像的邊界點(diǎn)，繼續(xù)從步驟（１）開(kāi)始執(zhí)行，否則，??止迭代，提取完成。??圖３－２為利用Ｋ３Ｍ算法進(jìn)行圖像骨架線提取的效果展示。??

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2915616