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一种基于高度差异的点云数据分类方法被引量：11: 1; 作者马东岭王晓坤李广云《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第6期46-49,共4页; LiDAR点云数据存在数据量大、不易识别、不易处理的问题,为了解决上述问题,需要对点云数据进行分类处理。针对点云分类方法存在精度不高、处理过程复杂等难题,本文提出了一种基于高度差值的二次导数的建筑物、植被的点云分类方法,能够... 展开更多; 关键词 LiDAR点云数据点云数据分类高度差异建筑物植被; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类被引量：5: 2; 作者施亮邢俊鑫蔡艳婧《舰船科学技术》北大核心 2022年第17期140-143,共4页; 为提高对本船所处海域环境的感知能力,研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法。利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统,获取船舶所处海域环境的点云数据,将其运用形态学滤波算法进行滤波处理,区分出点云数据中的非海洋点,使用灰... 展开更多; 关键词机器学习船舶激光雷达点云数据分类形态学滤波随机森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究被引量：5: 3; 作者姚娟周远舟《激光杂志》北大核心 2019年第12期155-158,共4页; 针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与... 展开更多; 关键词机载激光雷达点机载激光雷达点云数据分类建模技术贝叶斯估计包围盒法集; 在线阅读下载PDF 职称材料

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨被引量：19: 4; 作者杨辉山雷丽珍《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第3期124-127,共4页; 结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,... 展开更多; 关键词机载LIDAR DEM 点云密度数据获取点云数据分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机载LIDAR技术快速建立三维城市模型研究被引量：2: 5; 作者冯琰郭容寰程远达《上海城市规划》 2007年第5期54-57,共4页; 机载LIDAR技术作为一种方便、快捷、高效的三维数据获取方法,正在逐步得到广泛的认同。目前,机载LIDAR硬件和系统集成发展已比较完善,研究的重点主要集中在数据后处理及应用等方面。结合国际上最新研究进展,系统地介绍了机载LIDAR数据... 展开更多; 关键词机载LIDAR 三维城市模型三维数据获取数字表面模型点云数据分类和提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于高度差异的点云数据分类方法被引量：11: 1; 作者马东岭王晓坤李广云; 机构信息工程大学导航与空天目标工程学院山东建筑大学测绘地理信息学院; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第6期46-49,共4页; 基金山东省住房和城乡建设厅科技计划(2014KY004) 山东省艺术科学重点课题(2014082) 教育部人文社会科学研究规划基金(1ZYJAZH013); 文摘 LiDAR点云数据存在数据量大、不易识别、不易处理的问题,为了解决上述问题,需要对点云数据进行分类处理。针对点云分类方法存在精度不高、处理过程复杂等难题,本文提出了一种基于高度差值的二次导数的建筑物、植被的点云分类方法,能够高效、准确地将各类点云分离。利用该方法分离点云数据,首先通过Terra Solid软件对原始LiDAR点云数据进行初步处理,去除噪点并提取出地表点云,然后利用规则建筑和不规则植被高度差异上的二次导数不同,提取出可能是建筑物或植被的点,并利用高斯偏差估计模型为建筑物、植被点的分类提供阈值,最后利用断点统计模型将建筑物、植被点云补充完整。为证明这种方法的可行性和有效性,使用Autzen_Stadium地区的LiDAR点云数据进行点云分类试验,结果表明,该方法具有可行性好、分类效果好、处理自动化等优势。; 关键词 LiDAR点云数据点云数据分类高度差异建筑物植被; Keywords LiDAR point cloud data point cloud data classification elevation difference building vegetation; 分类号 P234.4 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类被引量：5: 2; 作者施亮邢俊鑫蔡艳婧; 机构香港理工大学工程学院江苏省物联网与视觉智能处理工程技术研发中心; 出处《舰船科学技术》北大核心 2022年第17期140-143,共4页; 基金江苏省高校优秀中青年骨干教师境外研修计划项目(2018) 江苏商贸职业学院校级课题(SY20181211-19) 江苏商贸职业学院横向课题(HX2018013)。; 文摘为提高对本船所处海域环境的感知能力,研究机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类方法。利用多旋翼无人机搭载激光雷达系统,获取船舶所处海域环境的点云数据,将其运用形态学滤波算法进行滤波处理,区分出点云数据中的非海洋点,使用灰度共生矩阵提取非海洋点部分的纹理特征,据其采用机器学习算法中的随机森林算法,实现船舶激光雷达点云数据分类。实验结果表明:为获得较理想的船舶激光雷达点云数据滤波性能,需将该方法的结构元窗口设置为20 m;该方法所提取非海洋点部分的纹理特征具有较好的可分性,并且对非海洋点部分的分类全面性和准确性较高。; 关键词机器学习船舶激光雷达点云数据分类形态学滤波随机森林; Keywords machine learning warship lidar classification of point cloud data morphological filtering random forest; 分类号 TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究被引量：5: 3; 作者姚娟周远舟; 机构铜仁学院大数据学院; 出处《激光杂志》北大核心 2019年第12期155-158,共4页; 基金黔教和KY[2017]318 黔科合基础[2018]1162; 文摘针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与建模方法的不足,然后引入大数据技术中的贝叶斯估计算法和包围盒法对机载激光雷达点云进行分类与建模,最后进行了机载激光雷达点云分类与建模的仿真测试,结果表明,方法提高了机载激光雷达点云分类精度,减少了机载激光雷达点云分类时间。; 关键词机载激光雷达点机载激光雷达点云数据分类建模技术贝叶斯估计包围盒法集; Keywords airborne lidar point cloud data classification modeling technology bayesian estimation bounding box method set; 分类号 TN297 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨被引量：19: 4; 作者杨辉山雷丽珍; 机构广东省国土资源技术中心; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第3期124-127,共4页; 文摘结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。; 关键词机载LIDAR DEM 点云密度数据获取点云数据分类; Keywords airborne LiDAR DEM point cloud density data acquisition point cloud data classification; 分类号 P23 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机载LIDAR技术快速建立三维城市模型研究被引量：2: 5; 作者冯琰郭容寰程远达; 机构上海市测绘院上海市测绘院第二分院; 出处《上海城市规划》 2007年第5期54-57,共4页; 文摘机载LIDAR技术作为一种方便、快捷、高效的三维数据获取方法,正在逐步得到广泛的认同。目前,机载LIDAR硬件和系统集成发展已比较完善,研究的重点主要集中在数据后处理及应用等方面。结合国际上最新研究进展,系统地介绍了机载LIDAR数据的后处理过程,提出了一种实用的三维城市模型,实现了基于LIDAR数据三维城市模型的快速重建,使该技术能更好地服务于城市信息化建设。; 关键词机载LIDAR 三维城市模型三维数据获取数字表面模型点云数据分类和提取; Keywords Airborne LIDAR, 3DCM, 3D data acquisition, DSM, Point cloud, Data classification and extraction; 分类号 TU984 [建筑科学—城市规划与设计] P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于高度差异的点云数据分类方法	马东岭王晓坤李广云	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2018	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	机器学习算法的船舶激光雷达点云数据分类	施亮邢俊鑫蔡艳婧	《舰船科学技术》北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究	姚娟周远舟	《激光杂志》北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨	杨辉山雷丽珍	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2019	19	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于机载LIDAR技术快速建立三维城市模型研究	冯琰郭容寰程远达	《上海城市规划》	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料