基于区域增长的城区机载激光雷达数据的分类算法研究

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机载LIDAR从城区点云数据中获取建筑物脚点并进行建筑物重建是当前的一个研究热点与难点。目前点云数据的分类算法在城市区域建筑物和树木靠得很近时,则会将建筑物和树木错误的融合到一个类别中,从而难以准确地提取建筑物。本文综合考虑建筑物和植被点云的高程纹理信息和多重回波信息的不同特性,提出一种直接针对原始离散LIDAR点云数据的建筑物和植被区分的分类算法。试验结果表明,本文提出的算法能正确识别建筑物和植被且不受建筑物的形状、大小、结构影响,也不受植被的分布密集度和分布形态的影响。
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