公开(公告)号：CN113192172A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110599859.9

申请日：2021-05-31

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 陈霄 ,  刘国祥 ,  李昊 ,  仝金钊 ,  叶凌梦 ,  张瑞

IPC: G06T15/00 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR地面点云简化方法，包括：S1、对原始LiDAR地面点云数据进行预处理；S2、基于原始LiDAR地面点云数据，选择m个地形特征因子；S3、引入半变异函数，基于预处理后的原始LiDAR地面点云数据，确定各地形特征因子的空间自相关范围；S4、基于各地形特征因子的空间自相关范围，进行空间自相关性层次聚类，获得对应的聚类结果；S5、根据聚类结果，进行特征点选择，进而得到点云简化结果。本发明引用了聚类思想，在简化的过程中考虑了特征点空间分布上的合理性及地面点之间的地形相似特征性，最终实现了以较少点云构建高精度DEM，为地面点云简化提供了新思路。

公开(公告)号：CN113192172B

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202110599859.9

申请日：2021-05-31

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 陈霄 ,  刘国祥 ,  李昊 ,  仝金钊 ,  叶凌梦 ,  张瑞

IPC: G06T15/00 ,  G06T5/00 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR地面点云简化方法，包括：S1、对原始LiDAR地面点云数据进行预处理；S2、基于原始LiDAR地面点云数据，选择m个地形特征因子；S3、引入半变异函数，基于预处理后的原始LiDAR地面点云数据，确定各地形特征因子的空间自相关范围；S4、基于各地形特征因子的空间自相关范围，进行空间自相关性层次聚类，获得对应的聚类结果；S5、根据聚类结果，进行特征点选择，进而得到点云简化结果。本发明引用了聚类思想，在简化的过程中考虑了特征点空间分布上的合理性及地面点之间的地形相似特征性，最终实现了以较少点云构建高精度DEM，为地面点云简化提供了新思路。