從點云中提取出不同地物目標對象是開展地理空間分析及應用的基礎。文章以無人機影像及匹配點云為研究對象,詳細闡述了影像密集點云生成算法與流程、多尺度形態(tài)學地面點云提取方法。在此基礎上,結合目標幾何、剖面特征實現了對建筑物及植被信息的提取。項目實踐驗證了層次目標提取方法的有效性,可服務于水利工程等領域中的專業(yè)化和大眾化空間應用。 

【文章來源】：水利規(guī)劃與設計. 2020,(05)

【文章頁數】：5 頁

【部分圖文】：

影像密集點云生成流程圖

經過上述處理后，地面和建筑物點云被較好地提取出來，剩余點云即為植被點云。然而在建筑物和樹木混合的區(qū)域，植被點云容易被誤分為建筑物點云。為實現植被點云的完整提取，本文采用點云剖面特征分析方法進行區(qū)分處理，即不同目標(如植被、建筑物)在豎直Z方向上的不同剖面具有目標自身獨特空間特性，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，通過分析點云在豎直Z方向上的空間剖面特征，可以從建筑物點云中進一步提取出冗余的植被點云。3 應用實例與結果

植被點云剖面特征示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[10]談大數據時代的“云控制”攝影測量[J]. 張祖勛,陶鵬杰.  測繪學報. 2017(10)

博士論文
[1]車載LiDAR點云中建筑物的自動識別與立面幾何重建[D]. 魏征.武漢大學 2012



本文編號：3035463