基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的城區(qū)植被與建筑物提取研究.pdf

1、機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的城區(qū)植被和建筑物提取是LiDAR技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域中的一個(gè)重點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行深入的研究具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。由于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及城區(qū)環(huán)境的復(fù)雜性等原因，利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行城區(qū)植被提取的研究較少。特別是單獨(dú)利用機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行面向?qū)ο蟮慕ㄖ锾崛〉难芯肯鄬?duì)較少，多數(shù)研究將LiDAR點(diǎn)云作為高分辨率遙感影像的輔助數(shù)據(jù)。為此，本文在對(duì)機(jī)載LiDAR系統(tǒng)和機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)特點(diǎn)深入分析的基礎(chǔ)

2、上，研究了基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，重點(diǎn)研究了點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法，基于兩次回波高程信息或強(qiáng)度信息提取植被的算法，并以濾波和植被提取結(jié)果為前提，設(shè)計(jì)了一種面向?qū)ο蟮慕ㄖ锛爸脖恍畔⑻崛〔呗?。具體研究工作主要包括：
　?。?）重點(diǎn)分析了不規(guī)則三角網(wǎng)迭代濾波法，針對(duì)不規(guī)則三角網(wǎng)濾波算法計(jì)算復(fù)雜問題，提出對(duì)種子點(diǎn)及每一步濾波處理的結(jié)果進(jìn)行融合區(qū)域增長的改進(jìn)不規(guī)則三角網(wǎng)濾波算法，并綜合利用LiDAR點(diǎn)云首次和末次回波腳點(diǎn)數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)，提出

3、在首次回波腳點(diǎn)中進(jìn)行種子點(diǎn)選取，在末次回波腳點(diǎn)中進(jìn)行后續(xù)濾波處理，最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　?。?）提出了基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)植被提取的方法。首先，針對(duì)利用機(jī)載LiDAR首尾兩次回波高程之差提取植被信息的方法中建筑物的邊緣容易錯(cuò)分為植被的問題，提出利用坡度信息定位邊緣，并通過強(qiáng)度信息對(duì)邊緣處的非植被點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別剔除，可有效地區(qū)分建筑物邊緣區(qū)域和植被區(qū)域。提出了直接利用首尾兩次回波強(qiáng)度之差提取植被信息，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，得出該方

4、法提取植被的效果較好。
　?。?）設(shè)計(jì)了一種新的面向?qū)ο蟮慕ㄖ锾崛〔呗?。首先利用濾波出的地面點(diǎn)生成數(shù)字高程模型DEM，將數(shù)字表面模型DSM與DEM的差值影像nDSM作為建筑物提取的基礎(chǔ)影像，以此保證建筑物提取時(shí)不受地形起伏的影響；利用提取的植被結(jié)果將基礎(chǔ)影像 nDSM分割出植被區(qū)域和非植被區(qū)域，對(duì)非植被區(qū)域融合canny算子檢測的邊緣信息進(jìn)行多尺度過分割，然后對(duì)高度值相差較小的鄰近分割對(duì)象予以合并達(dá)到對(duì)分割結(jié)果的優(yōu)化處理，最后利