一种从LIDAR数据提取城区DTM的方法

由机载激光扫描系统获取的点云数据,可以直接生成扫描区域的数字表面模型,但要想提取数字地面模型还须对点云数据进行分类处理。提出了一种获取数字地面模型的方法,其主要思路是利用原始的激光数据构建二维三角网,从而构建数字表面模型。通过分析数字表面模型的坡度进行初始的分割,剔出坡度较大的三角形。经过初步的分割之后,通过连通区域分析来获取每个分割区域的特征,提取出裸露地表高程,从而由点云数据构建出数字地面模型。

机载LiDAR点云单栋建筑物激光脚点检测和分离方法

单栋建筑物的激光脚点检测是基于机载LiDAR点云建筑物三维重建的一个重要步骤。本文提出了一种基于TIN的联通成分分析方法，它利用TIN（不规则三角网）组织建筑物激光脚点数据，建立点之间的空间拓扑关系，然后删除TIN中水平距离和三维距离过大的边，对剩余的TIN进行连通成分分析，以此来分离出单栋建筑物的激光脚点。实验表明，该方法对于简单场景中的单层建筑物和复杂场景中的多层建筑物都能很好地实现自动分离。

一种机载LiDAR点云电力线三维重建方法

针对直升机激光雷达电力巡线中电力线三维重建方法研究的不足,文章提出一种长距离架空输电线路直升机激光雷达点云数据的电力线三维重建方法,它包括电力线激光雷达点云聚类、悬挂点检测和电力线三维建模等3个部分:首先运用3D连通成分分析分离出某一电力线的点;然后在XOY平面上对某一电力线的点进行线性拟合和格网索引,通过二阶导数分析分离出某一档某一根电力线的点;最后对单根电力线进行三维建模,且三维模型使用比例因子作为抛物线参数。实验表明,该方法在重建过程中对输电线走廊内线路数目、电力线的根数、电力线类型、电力线的空间配置结构、线路长度、线路曲率等因素不敏感,且具有效率高、重建精度高的优势。

步进式区域生长的城区摄影测量点云分类

针对面向对象点云分类中单一分割算法无法满足复杂场景分割需求的问题,该文提出了一种步进式区域生长的倾斜摄影测量点云分割算法。该算法首先进行粗分割,获取光滑分割面片,然后将点云丰富的纹理信息引入精细分割过程,最后,利用可见光波段差异植被指数(VDVI)约束下的连通成分分析合并分割面片,得到最终的分割结果,并在两景具有较强代表性的城区场景下完成了倾斜摄影测量点云的分割分类实验。实验结果表明,该文算法分割的面片形态规则、数量较少,且分类精度高达96.45%、94.44%,相比于单点和传统单一分割算法的分类结果更优,研究结果适用于复杂场景下倾斜摄影测量点云的分类。