结合TIN约束与密度聚类的机载LiDAR道路点云提取

发布时间：2023-04-16 07:44

　　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。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 原理
    1.1 预处理
    1.2 提取初始道路点
    1.3 TIN边长约束
    1.4 密度聚类
    1.5 优化处理
2 实验及分析
    2.1 实验数据
    2.2 预处理
    2.3 道路点提取
    2.4 实验结果对比分析
3 结束语



本文编号：3791149