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顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究

广 马洪超 张良 付晶

广, 马洪超, 张良, 付晶. 顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 474-478. doi: 10.13203/j.whugis20130579
引用本文: 广, 马洪超, 张良, 付晶. 顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 474-478. doi: 10.13203/j.whugis20130579

顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究

doi: 10.13203/j.whugis20130579
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61378078);国家科技支撑计划资助项目(2012BAH34B02);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2012213020203,2012213020209)
详细信息
    作者简介:

    高广,博士生。研究方向为LiDAR数据处理与计算机视觉。

  • 中图分类号: P237

  • 摘要: 目的 针对山区LiDAR点云的特点,对TIN滤波算法的三个重要环节进行了改进:①利用一种简单、快速的随机化格网搜索算法来获取更多的精确初始地面点;②提出一种地形预测角的判断准则来提高地形断裂线附近区域的滤波精度;③对每个激光脚点设置加密优先级,并在滤波过程中动态调整优先级大小,优先级高的激光脚点先进行判断,加密优先级的引入提高了TIN滤波算法对地形的适应性。最后,采用两块分布有大量地形断裂线的山区数据进行实验验证,并与传统的TIN滤波算法进行比较分析,结果表明改进后的TIN滤波算法可以有效地保留山区的地形断裂线特征,提高了算法在山区的滤波精度。
  • [1] BaltsaviasEP.AComparisonBetweenPhotogram metryandLaserScanning[J].犐犛犘犚犛犑狅狌狉狀犪犾狅犳犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉狔犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,1999,54(2 3):83 94[2] RazakKA,SantangeloM,VanWestenCJ,etal.GeneratinganOptimalDTMfrom AirborneLaserScanningDataforLandslideMappinginaTropicalForest Environment[J].犌犲狅犿狅狉狆犺狅犾狅犵狔,2013,190:112 125469武 汉 大 学 学 报 · 信 息 科 学 版2015年4月[3] ZhangK,ChenSC,WhitmanD,etal.AProgres siveMorphologicalFilterforRemovingNongroundMeasurementsfrom AirborneLiDARData[J].犌犲狅狊犮犻犲狀犮犲犪狀犱 犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,犐犈犈犈 犜狉犪狀狊犪犮狋犻狅狀狊狅狀,2003,41(4):872 882[4] ChenQ,GongP,BaldocchiD,etal.FilteringAir borne Laser Scanning Data with MorphologicalMethods[J].犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉犻犮犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵 犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2007,73(2):175 185[5] PingelTJ,ClarkeK C,McBride W A.AnIm provedSimpleMorphologicalFilterfortheTerrainClassificationofAirborneLIDARData[J].犐犛犘犚犛犑狅狌狉狀犪犾狅犳犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉狔犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2013,77:21 30[6] SitholeG.FilteringofLaserAltimetryDataUsingaSlopeAdaptiveFilter[J].犐狀狋犲狉狀犪狋犻狅狀犪犾犃狉犮犺犻狏犲狊狅犳犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉狔犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵犪狀犱犛狆犪狋犻犪犾犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狊,2001,34(3/W4):203 210[7] SusakiJ.AdaptiveSlopeFilteringofAirborneLi DARDatainUrbanAreasforDigitalTerrainModel(DTM)Generation[J].犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2012,4(6):1804 1819[8] SitholeG.SegmentationandClassificationofAirborneLaserScannerData[D].TheNetherland:DelftUni versityofTechnology,2005[9] SitholeG,VosselmanG.ExperimentalComparisonofFilterAlgorithmsforBare EarthExtractionfromAirborneLaserScanningPointClouds[J].犐犛犘犚犛犑狅狌狉狀犪犾狅犳 犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉狔犪狀犱狉犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2004,59(1):85 101[10]AxelssonP.DEM Generationfrom LaserScannerDataUsingAdaptiveTIN Models[J].犐狀狋犲狉狀犪狋犻狅狀犪犾犃狉犮犺犻狏犲狊狅犳犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉狔犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2000,33(B4/1;PART4):111 118[11]ZhangJ,LinX.FilteringAirborneLiDARDatabyEmbeddingSmoothness constrainedSegmentationinProgressiveTINDensification[J].犐犛犘犚犛犑狅狌狉狀犪犾狅犳犘犺狅狋狅犵狉犪犿犿犲狋狉狔犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2013,81:44 59[12]SuiLichun,ZhangYibin,ZhangShuo,etal.Filte ringofAirborneLiDARPointCloudDataBasedonProgressiveTIN[J].犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳 犠狌犺犪狀 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2011,36(10):1159 1163(隋立春,张熠斌,张硕,等.基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波[J].武汉大学学报·信息科学版,2011,36(10):1159 1163)[13]EmdeBoasP,KaasR,ZijlstraE.DesignandIm plementationofan Efficient Priority Queue[J].犕犪狋犺犲犿犪狋犻犮犪犾犛狔狊狋犲犿狊犜犺犲狅狉狔,1976,10(1):99 127犃犌狉狅狌狀犱犉犻犾狋犲狉犻狀犵犃犾犵狅狉犻狋犺犿犳狅狉犃犻狉犫狅狉狀犲犔犻犇犃犚犻狀犆狅狀狊犻犱犲狉犪狋犻狅狀狅犳犜犲狉狉犪犻狀犅狉犲犪犽犔犻狀犲狊犌犃犗犌狌犪狀犵1,2 犕犃犎狅狀犵犮犺犪狅1 犣犎犃犖犌犔犻犪狀犵1 犉犝犑犻狀犵31 SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430079,China2 NingboInstituteofSurveyingandMapping,Ningbo315042,China3 ChinaElectricPowerResearchInstitute,Wuhan430074,China犃犫狊狋狉犪犮狋:It’sdifficulttopreserveterrainfeatures,suchasescarpments,terracesorterrainbreaklines,infilteringLiDARdatainmountainareas.AccordingtothecharacteristicsofLiDARdatainmountainareas,threeimportantaspectsofTINfilteringalgorithm areimproved:① moreseedgroundpointsareselectedusingarandomstrategy;②anewgroundcriteriacalledpredicatedterrainangleisproposedforpreservingterrainbreaklines;③attachingaprioritytoeachpointandadjustingitduringfiltering,thenpointswithhigherprioritieswillbejudgedearlier.Atlast,someexperimentsonLiDARdatainmountainareasaremadetoverifythevalidityoftheproposedmethod.Resultsshowthattheproposedmethodisveryeffectiveandusefulforpreservingterrainfeaturesandforim provingthequalityoffiltering.犓犲狔狑狅狉犱狊:terrainbreaklines;LiDAR;TINfiltering;predicatedterrainangle;priorityqueue犉犻狉狊狋犪狌狋犺狅狉:GAOGuang,PhDcandidate,specializesinthetheoriesandmethodsofLiDARdataprocessingandcomputervision.E mail:ggao@whu.edu.cn犉狅狌狀犱犪狋犻狅狀狊狌狆狆狅狉狋:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina,No.61378078;theNationalKeyTechnologyResearchandDe velopmentProgram,No.2012BAH34B02;the FundamentalResearch Fundsforthe Central Universities,Nos.2012213020203,2012213020209.
  • [1] 许强, 陆会燕, 李为乐, 董秀军, 郭晨.  滑坡隐患类型与对应识别方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(3): 377-387. doi: 10.13203/j.whugis20210618
    [2] 许强, 董秀军, 李为乐.  基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(7): 957-966. doi: 10.13203/j.whugis20190088
    [3] 周唯, 彭认灿, 董箭.  顾及飞机姿态角的滩涂LiDAR强度数据修正法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(8): 1249-1257. doi: 10.13203/j.whugis20170261
    [4] 盛庆红, 张斌, 肖晖, 陈姝文, 王青, 柳建峰.  直线簇约束下的地面LiDAR点云配准方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(3): 406-412. doi: 10.13203/j.whugis20150292
    [5] 于彩霞, 王家耀, 黄文骞, 许坚.  基于LiDAR点云提取海岸线的二值图像化改进方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(7): 897-903. doi: 10.13203/j.whugis20150103
    [6] 卢昊, 庞勇, 徐光彩, 李增元.  机载激光雷达全波形数据与系统点云差异的定量分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 588-593. doi: 10.13203/j.whugis20130443
    [7] 孙杰, 赖祖龙.  利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.
    [8] 高广, 马洪超, 张良.  利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1225-1230.
    [9] 吴军, 李伟, 彭智勇, 刘荣, 唐敏.  融合形态学灰度重建与三角网分层加密的LiDAR点云滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1298-1303.
    [10] 程亮, 李满春, 龚健雅, 单杰.  LiDAR数据与正射影像结合的三维屋顶模型重建方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(2): 208-211,216.
    [11] 王永波, 杨化超, 刘燕华, 牛晓楠.  线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(9): 1057-1062.
    [12] 孙杰, 马洪超, 钟良.  利用LiDAR点云的真正射影像遮蔽检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(8): 948-951.
    [13] 钟良, 马洪超, 管海燕, 刘鹏飞.  利用安置角检校进行机载LiDAR点云数据与同步影像快速配准 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1035-1038.
    [14] 孙杰, 马洪超, 汤璇.  机载LiDAR正射影像镶嵌线智能优化研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(3): 325-328.
    [15] 隋立春, 张熠斌, 张硕, 陈卫.  基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(10): 1159-1163.
    [16] 张永军, 吴磊, 林立文, 赵家平.  基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 936-940.
    [17] 王宗跃, 马洪超, 彭检贵, 高广.  基于LiDAR数据生成光滑等高线 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1318-1321.
    [18] 钟成, 李卉, 黄先锋, 李德仁.  利用6元组松弛法自动配准LiDAR数据与航空影像 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(12): 1426-1430.
    [19] 曾齐红, 毛建华, 李先华, 刘学锋.  建筑物LiDAR点云的屋顶边界提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 383-386.
    [20] 黄先锋, 陶闯, 江万寿, 龚健雅.  机载激光雷达点云数据的实时渲染 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(11): 975-978.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-10-16
  • 修回日期:  2015-04-05
  • 刊出日期:  2015-04-05

顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究

doi: 10.13203/j.whugis20130579
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(61378078);国家科技支撑计划资助项目(2012BAH34B02);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2012213020203,2012213020209)
    作者简介:

    高广,博士生。研究方向为LiDAR数据处理与计算机视觉。

  • 中图分类号: P237

摘要: 目的 针对山区LiDAR点云的特点,对TIN滤波算法的三个重要环节进行了改进:①利用一种简单、快速的随机化格网搜索算法来获取更多的精确初始地面点;②提出一种地形预测角的判断准则来提高地形断裂线附近区域的滤波精度;③对每个激光脚点设置加密优先级,并在滤波过程中动态调整优先级大小,优先级高的激光脚点先进行判断,加密优先级的引入提高了TIN滤波算法对地形的适应性。最后,采用两块分布有大量地形断裂线的山区数据进行实验验证,并与传统的TIN滤波算法进行比较分析,结果表明改进后的TIN滤波算法可以有效地保留山区的地形断裂线特征,提高了算法在山区的滤波精度。

English Abstract

广, 马洪超, 张良, 付晶. 顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 474-478. doi: 10.13203/j.whugis20130579
引用本文: 广, 马洪超, 张良, 付晶. 顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 474-478. doi: 10.13203/j.whugis20130579
参考文献 (1)

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