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[人工智能]机载 LiDAR 点云数据分类

1、加载MicroStation的TSCAN模块。
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图1 加载TSCAN模块
2、加载点云数据
从TerraScan 菜单栏选择 File→Read Points 即可打开选择文件对话框,在数据目录双击文件,点击 Done 按钮,软件将会读入数据并在Microstation 的View对数据进行显示。
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图2 加载点云数据
3、更改数据显示模式
通过View→Display mode 对点云数据的不同显示模式进行更改。可供选择的方式有:类、回波、高程、强度、距离、渲染等。
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图3 高程显示模式
4、设置分类层
TerraScan—>General—>Define Classes,根据数据后处理的需求设定不同的点层。
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图4 图5
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图6
5、提取噪声点
利用TSCAN模块TerraScan—>Classify—>Routine—>Air points,提取噪声点。其原理是若中心点高于周围点的平均高程限差,则该点确定为噪声点。
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图7 提取噪声点
6、提取低点
TerraScan—>Classify—>Routine—>Low points,这一步主要是提取因为多路径反射而产生的比实际点位低的错误点,其原理是给定一个点作为中心点,指定范围的点与其进行高程比较,若明显低于指定范围内的点,那么这个点被确定为低点。
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图8 提取低点
7、提取地面点
TerraScan—>Classify—>Routine—>Gound,提取地面点是分类中最关键的一个步骤,主要是通过反复迭代建立地面三角网模型来分离出地面点。在算法上包括两个阶段:首先,在分离出低点的基础上,软件在一定范围内搜寻初始地面点来建立一个初始模型,并在这些点之间构建临时的TIN模型;其次,在原来初始模型的基础上,抬高模型,如果某些点和TIN之间的角度 距离符合预设的参数,将会增加这些新的点到原来构建的TIN模型中,每个增加的点使得模型越来越接近真实的地面。
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图9 提取地面点
8、其他地物点分类
地面以上地物点的提取是建立在地面模型基础上的,主要通过其高度来进行分类。植被点和电力线点在根据高度分类之后,要人工分别区分开来。建筑物点的分类由程序自动进行,再加以人工辅助修改。一般情况下,机载激光用于扫描地形,水面反射接收到的激光点很少,所以,激光点很离散稀疏的就判断为水域,再参考影像来确定水域的形状边界等信息。
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图10 提取地面点
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图11 提取植被
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图12 提取建筑物
9、提取成果展示
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图13 地面点
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图14 地面点构像展示
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图15 植被
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图16 建筑物
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图17 建筑物构像展示
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图18 提取结果融合

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加:2022-02-14 21:08:29  更:2022-02-14 21:11:25 
 
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