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结合TIN约束与密度聚类的机载LiDAR道路点云提取 被引量：4
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作者 张月颖 王竞雪 《测绘与空间地理信息》 2020年第3期68-72,共5页
针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度... 针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。 展开更多
关键词 机载激光雷达 滤波 道路点云 三角网边长约束 密度聚类
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