一种高斯混合模型组合分类的机载LiDAR城区道路提取方法

摘要：

城区道路自动提取一直是遥感领域研究的重点和热点之一.针对遥感影像提取易受建筑物和植被遮挡的影响,点云数据提取道路边界又较模糊的不足,提出了一种高斯混合模型组合分类的道路提取方法.该方法利用融合影像即含有色彩信息的点云数据,首先对滤波后点云中的反射强度属性,运用偏度平衡法粗提取道路点云;再对点云数据中的灰度信息和点密度属性采用高斯混合模型组合分类提取道路的种子区域,并利用强度影像扩展和约束该区域;最后运用主动轮廓法和数学形态学方法进一步优化并提取道路中心线.为验证该方法的有效性,分别采取位于国外某城市的两组LiDAR点云数据进行实验.结果 表明,该方法可以有效地减弱阴影遮挡对道路提取的影响,提取的道路中心线较为平滑,道路的提取质量达到85％以上.

关键词：道路提取、机载LiDAR、高斯混合模型、组合分类、数学形态学

所属期刊栏目：31

分类号：P237;TP751(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：贵州省科技计划项目黔科合基础[2017]1026

在线出版日期：2021-03-15（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：60-64