论文摘要
对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 许颖,孙力楠,王文娟
关键词: 机载,点云数据,特征点,极大曲率分割,欧氏聚类
来源: 测绘科学技术学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 河南财经政法大学,信息工程大学
基金: 国家自然科学基金项目(41601458,41174002)
分类号: P237;P217
页码: 34-38
总页数: 5
文件大小: 3198K
下载量: 206
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