【摘 要】
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针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法.该方法对预处理后的点云数据基于DBSCAN算法进行去噪与初步的提取,通过三维密度聚类,将建筑物的点云进行提取与自动单体化.根据建筑物点云密度的特点,进行二维的密度聚类,结合数字正射影像图(digital o
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林541004;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林541004
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针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法.该方法对预处理后的点云数据基于DBSCAN算法进行去噪与初步的提取,通过三维密度聚类,将建筑物的点云进行提取与自动单体化.根据建筑物点云密度的特点,进行二维的密度聚类,结合数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)进行点云分割.最后将处理后的点云数据进行优化处理,并将建筑物单体化簇类进行提取,得到单体化建筑物点云.结果表明:提取的建筑物点云数量正确率为97.36％,轮廓边长的中误差为0.077,可以有效地提取出建筑物点云并将其单体化.
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