【摘 要】
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点云数据分割是对激光扫描（ LiDAR）场景进行三维重建的基础。针对现有基于边界、表面或聚类的点云分割方法中存在的分割不足或过度分割问题，提出了一种基于多维欧几里德空间相似
【机 构】
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成都信息工程学院资源环境学院,中国国土资源航空物探遥感中心,武汉大学城市设计学院,中国科学院遥感与数字地球研究所
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点云数据分割是对激光扫描（ LiDAR）场景进行三维重建的基础。针对现有基于边界、表面或聚类的点云分割方法中存在的分割不足或过度分割问题，提出了一种基于多维欧几里德空间相似度的点云数据分割方法。通过计算激光点的法向量，结合点云的光谱特征进行数学变换，计算激光点在多维空间中的欧氏距离，比较邻近点间的相似性，最终完成对激光点云数据的分割。该方法解决了常用点云分割中几何特征和光谱特征无法同时使用的问题，融合了几何分割和颜色分割的两方面优势，提高了点云分割精度。采用2组数据分别比较了基于几何特征、光谱特征和多维空
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