Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2012, Vol. 24 Issue (3): 29-32    DOI: 10.6046/gtzyyg.2012.03.06
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法
成晓倩1, 樊良新1, 赵红强2
1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 焦作 454003;
2. 郑州市规划勘测设计研究院, 郑州 450052
Filtering of Airborne LiDAR Data for Cityscapes Based on Segmentation
CHENG Xiao-qian1, FAN Liang-xin1, ZHAO Hong-qiang2
1. School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China;
2. Zhengzhou Urban Planning Design and Survey Research Institute, Zhengzhou 450052, China
全文: PDF(1366 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了获取高精度的DEM数据,采用了一种基于图像分割技术的方法对机载LiDAR数据进行滤波处理。该方法针对原始激光点云数据,首先运用边缘检测技术进行点云分割,准确提取建筑物的边缘信息,确定地面种子点; 然后按照一定的准则进行区域生长,最终得到裸露地面点集。针对几组不同地貌特征的城区实测数据进行滤波实验,通过定性和定量分析,验证了该算法不但计算速度快、精度高,而且还具有较强的稳健性。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王锋德
赵志芳
毛雨景
谈树成
关键词 遥感线环构造蚀变异常找矿有利地段云南绿春    
Abstract:For the purpose of obtaining high precision DEM, this paper proposes a filtering algorithm of LiDAR data based on segmentation. Firstly, the data are divided into several segments and reliable seeds are selected according to edge detection, and then the ground is obtained by a certain growing rule. In order to test the filtering algorithms, the authors made experiments on several urban areas with different characteristics, and then analyzed the results qualitatively and quantitatively. The results show that the filtering method can effectively extract ground points from point cloud with high stability.
Key wordsremote sensing    linear and circular structure    alteration anomaly    favorable mineral prospecting section    Luchun in Yunnan
收稿日期: 2011-11-04      出版日期: 2012-08-20
:  P228  
  TP75  
基金资助:河南省教育部人文社会科学研究青年基金项目(编号: 11YJCZH030)资助。
引用本文:   
成晓倩, 樊良新, 赵红强. 基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 29-32.
CHENG Xiao-qian, FAN Liang-xin, ZHAO Hong-qiang. Filtering of Airborne LiDAR Data for Cityscapes Based on Segmentation. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2012, 24(3): 29-32.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2012.03.06      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2012/V24/I3/29
[1] 王明华,张小红,曾涛,等.机载LiDAR数据滤波预处理方法研究[J].武汉大学学报:信息科学版,2010,35(2):224-227. Wang M H,Zhang X H,Zeng T,et al.Preprocessing Algorithms for Filtering Airborne LiDAR Data[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2010,35(2):224-227(in Chinese with English Abstract).
[2] 郑金水.LIDAR技术及其应用[J].科技信息,2007(6): 28-29. Zheng J S.LIDAR Technology and Its Application[J].Science Information,2007(6):28-29(in Chinese with English Abstract).
[3] Sithole G,Vosselman G.ISPRS Comparison of Filters[R].Netherlands:Delft University of Technology,2003.
[4] 贾永红.数字图像处理[M].武汉:武汉大学出版社,2003. Jia Y H.Digital Image Processing[M].Wuhan:Wuhan University Press,2003(in Chinese).
[5] 蒋晶珏,张祖勋,明英.复杂城市环境的机载LiDAR点云滤波[J].武汉大学学报:信息科学版,2007,5(32);402-405. Jiang J J,Zhang Z X,Ming Y.Filtering of LiDAR Point Clouds for Complex Cityscapes[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2007,5(32):402-405(in Chinese with English Abstract).
[6] Sithole G.Segmentation and Classification of Airborne Laser Scanner Data[D].Netherlands:Delft University of Technology,2005.
[7] 徐前祥,廖明生,杨建思.基于距离限制的机载激光数据滤波方法[J].武汉大学学报:信息科学版,2007,32(7):605-608. Xu Q X,Liao M S,Yang J S.Distance-limited Filter for Extracting Ground Points[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2007,32(7):605-608(in Chinese with English Abstract).
[8] Sithole G,Vosselman G.Experimental Comparison of Filter Algorithms for Bare-earth Extraction from Airborne Laser Scanning Point Clouds[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2004,59(1/2):85-101.
[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[2] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[3] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[4] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[5] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[6] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[7] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[8] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[9] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[10] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[11] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[12] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[13] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[14] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[15] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发