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7 个结果
  • 简介:提出了一种基于区域特征的快速城区LiDAR点云数据分类方法.首先进行数据滤波处理,去除地面点.然后对非地面点,利用二次多项式进行区域曲面拟合,拟合曲面的参数作为特征构造区域特征向量,通过投票方式判断每个点的局部区域属性.最后,利用模糊逻辑技术实现最终分类.实验结果表明,该分类方法能够高效实现城区建筑物及树木的分类.

  • 标签: 机载LIDAR 区域特征 分类
  • 简介:影像信息可以反映综合地表纹理、光谱信息及空间属性信息。结合高分辨率的影像信息,机载激光点云数据即可成为获取DEM及地形特征的良好数据源。讨论了数据融合的两种方式,结果表明,基于多元数据拥有丰富的物方信息,其融合数据在DEM过滤及特征提取方面有优势。

  • 标签: 机载激光雷达 点云数据 图像 数据融合 传感器集成
  • 简介:提出一种基于建筑角点的机载和车载点云数据配准方法。首先采用随机抽样一致性算法(RandomSampleConsensus,RANSAC)对建筑面片进行稳健估计,结合建筑轮廓在二维平面上投影的拟合直线,解算出建筑角点的三维坐标。利用提取到的同名角点,采用六参数转换模型计算机载和车载点云数据间的空间转换参数,进而完成机载和车载点云数据的配准。实验表明,该方法能有效地提取建筑角点,实现机载和车载点云数据的精确配准。

  • 标签: 点云 建筑角点 随机抽样一致性 AlphaShape 六参数转换模型 配准
  • 简介:一、引言激光雷达(LightDetectionandRanging,简称LiDAR)是利用激光测距原理确定目标空间位置的新型测量仪器。通过逐点测定激光器发射信号与目标反射信号的相位(时间)差来获取激光器到目标的直线距离,再根据发射激光信号的方向和激光器的空间位置来获得目标点的空间位置。通过激光器对物体表面的密集扫描,可获得物体的三维表面模型。

  • 标签: 激光雷达 点云数据 应用 空间位置 三维表面模型 发射信号
  • 简介:为了在水文中实现区域面雨量的监测及应用,研究面雨量的快速提取方法。首先对雨量雷达的数据格式进行说明,设计了雷达极坐标数据向面雨量栅格数据转换的方法,能够将面雨量数据无缝融合到水文GIS地图中,并采用基于ArcGISEngine二次开发的面雨量提取软件,为测雨雷达进一步在水文中应用提供方法支撑。

  • 标签: 测雨雷达 面雨量提取 极坐标数据 栅格数据
  • 简介:探地雷达被广泛应用于综合管线探测中,了解探地雷达的工作原理,有利于探测工作的顺利进展。以苏南高水位地区为例,通过大量实测数据研究分析适用环境及探测精度,取得相关结论,对技术应用具有一定的参考价值。

  • 标签: 探地雷达 管线探测 苏南地区