【摘 要】
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为提取机载LiDAR点云中的高压电塔,提出一种电塔自动提取算法.首先,对点云进行预处理,利用布料滤波算法得到地面点和非地面点;对非地面点点云进行空间规则化网格处理,根据高压电塔的高程特征进行粗提取,得到存在电塔的感兴趣区域(ROI)网格;最后,利用改进的基于密度的噪声空间聚类算法剔除ROI网格中的噪声点,进行电塔点云的精细提取.实验结果表明,本文算法可以实现LiDAR点云中高压电塔的自动提取,具有较高的自动化程度和处理效率.
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,江苏南京211100
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为提取机载LiDAR点云中的高压电塔,提出一种电塔自动提取算法.首先,对点云进行预处理,利用布料滤波算法得到地面点和非地面点;对非地面点点云进行空间规则化网格处理,根据高压电塔的高程特征进行粗提取,得到存在电塔的感兴趣区域(ROI)网格;最后,利用改进的基于密度的噪声空间聚类算法剔除ROI网格中的噪声点,进行电塔点云的精细提取.实验结果表明,本文算法可以实现LiDAR点云中高压电塔的自动提取,具有较高的自动化程度和处理效率.
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