基于边缘检测滤波的机载激光雷达点云数据处理

被引：4

作者：

魏浩翰 ^{[1
]}

何立恒 ^{[1
]}

李杰 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京林业大学土木工程学院

[2] 同济大学测绘与地理信息学院

来源：

森林工程 | 2013年 / 29卷 / 06期

关键词：

Lidar; 点云; 滤波; 分类;

D O I：

10.16270/j.cnki.slgc.2013.06.026

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

摘要：

机载激光雷达(Lidar)是一种主动式对地观测技术,可以直接获取点的三维坐标。Lidar点云数据的括滤波和分类,是Lidar数据处理的重要步骤。利用国际摄影测量与遥感协会ISPRS提供的实验数据,采用边缘检测滤波算法和线性卷积滤波算法对数据进行滤波,滤波后的图像表明,边缘检测滤波算法效果优于线性卷积滤波。采用基于Axelsson的改进的不规则三角格网加密方法进行点云分类,将Lidar点云分为以下8类:低点、孤立点、空中点、地面点、模型关键点、低于地表的点、建筑物点和植被点。分类后的Lidar点云数据都被分到了唯一的类别中,清楚地显示出地面信息。结果表明,采用的滤波和分类算法有效可行,对Lidar点云数据处理有重要的借鉴意义。

引用

页码：17 / 20+144 +144

页数：5

共 8 条

[1]

Experimental comparison of filter algorithms for bare-Earth extraction from airborne laser scanning point clouds.[J].George Sithole;George Vosselman.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.2004, 1

[2]

Laser scanning—surveying and mapping agencies are using a new technique for the derivation of digital terrain models.[J]..ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.1999, 2

[3]

机载激光雷达测量技术理论与方法.[M].张小红; 著.武汉大学出版社.2007,

[4]

数字图像处理.[M].贾永红编著;.武汉大学出版社.2003,

[5]

基于数学形态学原理和TerraScan的Lidar点云数据分类方法研究.[D].刘文.国家海洋局第一海洋研究所.2008, 01

[6] 基于小波变换的ICESAT-GlAS波形处理 [J].

邱赛 ;

邢艳秋 ;

李立存 ;

王萌 .

森林工程, 2012, 28 (05) :33-35+59

[7] 激光雷达数据特点 [J].

梁欣廉 ;

张继贤 ;

李海涛 ;

闫平 .

遥感信息, 2005, (03) :71-76

[8] 激光雷达测量技术及其应用研究 [J].

李清泉 ;

李必军 ;

陈静 .

武汉测绘科技大学学报, 2000, (05) :387-392

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