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题名改进的布料模拟算法在多波束点云粗差剔除中的应用
被引量：5
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作者
刘毅
王磊
王胜利
胡亮亮
高文龙
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机构
山东科技大学测绘与空间信息学院
自然资源部
山东科技大学海洋科学与工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第31期13248-13253,共6页
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基金
山东省重点研发计划(2019JZZY010809)。
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文摘
针对目前多波束滤波需要人工剔除的现状,在布料模拟滤波算法(cloth simulation filtering,CSF)基础上,提出了一种基于点云分割和自适应参数调整改进的CSF算法。先对多波束点云数据进行分割,然后根据点云数据的面积和标准差调整每块CSF算法的参数,再构建布料滤波模型剔除粗差点,最终将分割后的点云拼接生成水下地形点云数据。结果表明,本文算法与CSF算法相比,克服了过度滤波现象,而且对于不同地区与人工方法粗差点剔除比分别从1.03下降到1.01和从1.46下降到1.19;与人工剔除粗差相比,避免了遗漏粗差点,人工干预很少。
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关键词
多波束测深
布料模拟滤波算法
点云分割
粗差
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Keywords
multibeam bathymetry
cloth simulation filtering
point cloud segmentation
gross error
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分类号
P229.1
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名利用倾斜影像重建点云的建筑物变化检测
被引量：4
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作者
黄桦
葛为燎
刘微微
钱荣荣
李杰
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机构
浙江省测绘科学技术研究院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第5期125-129,共5页
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基金
浙江省自然资源厅2022年度科技项目(2022-53)
浙江省自然科学基金(LTGS23D010003)。
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文摘
城镇空间建筑物的变化检测是分析城市空间格局变化的一项重要内容。针对利用卫星影像检测建筑物变化过程中噪声、复杂边界等干扰难题,本文从不同期倾斜影像重建点云中自动提取建筑物平面和高度两个维度的准确变化信息。首先采用布料模拟滤波算法较大程度上减少地形点的影响;然后利用一种动态图神经网络深度学习方法,有效地检测出点云中的建筑物,通过前后两期点云分类后结果对比提取出建筑物的三维变化信息;最后选取杭州市萧山区局部区域的两期倾斜摄影测量密集匹配点云数据开展分析验证。结果表明,本文方法能够在大范围内快速实现可靠的建筑物变化检测,建筑物平面和高程两个维度的变化信息均有很好的反映,为城市精细化管理提供了一种有效方法。
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关键词
点云分类
建筑物变化检测
布料模拟滤波算法
动态图神经网络
三维变化
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Keywords
point cloud classification
building changing detection
cloth simulation filtering algorithm
dynamic graph neural network
3D changes
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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