一种基于极大曲率的机载LiDAR数据 地形特征提取方法

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.

关键词：机载LiDAR、点云数据、特征点、极大曲率分割、欧氏聚类

所属期刊栏目：36

分类号：P235(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目41601458,41174002

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：34-38