车载激光扫描数据的地物分类方法

摘要：

车载激光扫描技术可以快速获取地物表面的高精度三维信息,作为一种新的数据获取手段,已逐渐应用于地理信息系统产业中.将激光扫描数据分类是对地物进行特征提取以及建模的前提与关键.现今,针对车载激光扫描数据的分类方法还不成熟.根据城市各典型地物空间特征(激光点云在三维空间的高程、与邻近点的斜率,以及其在二维投影平面上的分布、密集程度等),本文提出一种主要适用于城市激光扫描数据的地物分类方法.首先,综合考虑车载激光数据的采集特点、车行GPS轨迹以及扫描数据中同一扫描线上相邻激光点之间的斜率关系,提取出路面.其次,对于非路面的激光点云数据,先使用基于格网化与区域分割相结合的方法进行实体划分,再通过计算地物空间形状特征的几项统计指标(外包围盒、实体高度等),对实体进行分类.最后,以海南三亚市某街道为研究区验证该方法的有效性.实验结果表明,使用该方法能成功地分出研究区的路面、建筑物、树木和路灯四类地物,并进一步在同类地物间分出不同实体.

关键词：车载激光、点云、分类、格网化、区域分割

所属期刊栏目：16

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA12Z324;北京市教委项目KM201010028016;中国科学院对地观测与数字地球科学中心主任基金09ZZ12101B

在线出版日期：2012-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：50-66