基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法

被引：15

作者：

李婷 ^{[1
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詹庆明 ^{[1
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喻亮 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 武汉大学遥感信息工程学院

[2] 武汉大学数字城市研究中心

[3] 测绘遥感信息工程国家重点实验室

来源：

国土资源遥感 | 2012年 / 01期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

车载激光点云数据; 特征提取; 主成分分析; 数据分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; P225.2 [光电测距];

学科分类号：

080203 ; 081601 ;

摘要：

车载激光扫描测量方法较传统摄影测量方法具有更多优点,它能快速采集大面积、高精度的三维空间数据,具有广阔的应用前景。针对车载激光扫描数据的分类问题,提出了一种基于地物特征提取的点云数据分类方法,即采用主成分分析(PCA)方法,在提取多种街区地物点云数据几何特征和总结地物对象特征知识规则的基础上,根据选取的主特征设计一套阶层式的分类方法,并利用该方法对一套车载激光点云数据进行了分类试验。结果表明,该方法的分类效果良好,具有一定的实用性。

引用

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页数：5

共 6 条

[1]

基于车载激光扫描数据的建筑物特征提取研究.[D].吴芬芳.武汉大学.2005, 05

[2] 基于车载激光扫描的公路三维信息提取 [J].