基于K-means聚类与RBFNN的点云DEM构建方法

摘要：

因无人机机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)数据具有离散性,在生成数字高程模型(Digital elevation model,DEM)时需选择有效插值方法.以荒漠植被区为研究背景,使用零-均值标准化方法归一化点云回波强度,利用肘方法确定最佳聚类数目,采用K-means方法对点云强度值聚类得到地面点云.在此基础上,采用克里金(Kriging)方法插值抽稀率为20％和80％的地面点云数据,且将点云高程作为变量,建立RBF神经网络预测模型,并通过线性回归检验方法对模型进行精度分析,采用Delaunay三角网内插生成高精度DEM.结果 表明:采用K-means方法实现最佳聚类数目为4的聚类,得到地面点云48 722个,在点云较优抽稀率20％的情况下,径向基函数神经网络(Radical basis function neural network,RBFNN)训练时间为56 s,点云高程预测的决定系数R2为0.887,均方根误差RMSE为0.168m.说明使用RBFNN对K-means聚类滤波得到的地面点云进行高程预测效果较好,可为基于点云构建高精度DEM提供参考.

关键词：无人机机载激光雷达、数字高程模型、肘方法、K-means聚类、径向基函数神经网络、线性回归

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分类号：TN958.98;P231.5

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFB0504203;中央引导地方科技发展专项资金项目201610011

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：208-214