基于數(shù)學形態(tài)學原理和TerraScan的Lidar點云數(shù)據(jù)分類方法研究.pdf

1、Lidar能夠?qū)崟r快速的獲取高精度的三維地面信息；Lidar主動性的掃描模式也使它能夠不受天氣影響實現(xiàn)全天候的工作；同時，Lidar產(chǎn)品能方便的與多種實用程序軟件接口直接連接，如CAD、三維動畫軟件等等。這些優(yōu)勢使得Lidar得到了越來越廣泛的應用。然而在整個Lidar數(shù)據(jù)處理過程中，占工作量60％-80％的點云數(shù)據(jù)分類工作已經(jīng)成為制約Lidar進一步應用發(fā)展的瓶頸問題，因此對點云數(shù)據(jù)分類方法的研究在現(xiàn)階段具有非常重要的研究意義和實用價

2、值。 近年來，許多學者從事這方面一些研究，并逐步發(fā)展出一些較為成熟的點云分類算法，其中，基于Alexsson提出的分類方法而開發(fā)的商業(yè)軟件TerraScan是目前公認的比較完善實用的軟件之一。本文在使用TerraScan軟件對試驗區(qū)點云數(shù)據(jù)進行分類的同時，使用基于數(shù)學形態(tài)學原理的分類方法分類同樣的點云數(shù)據(jù)。然后將兩種分類方法的結(jié)果進行比對，以檢驗基于數(shù)學形態(tài)學原理的分類方法的優(yōu)勢和缺陷，并對該方法作進一步開發(fā)應用評估。

3、本文所使用的點云數(shù)據(jù)由ISPRS整理提供。七塊試驗區(qū)域的點云數(shù)據(jù)包含各種典型的地形特征。并有相應的人工分類參考數(shù)據(jù)集，可為分類方法的分類結(jié)果質(zhì)量的定量評估提供依據(jù)。 本文的主要研究工作包括： (1)介紹TerraScan軟件進行點云分類工作的分類流程、操作界面及其參數(shù)設(shè)置方法，利用該軟件實現(xiàn)研究區(qū)域點云數(shù)據(jù)的分類。 (2)采用Matlab編程實現(xiàn)基于數(shù)學形態(tài)學原理的分類方法。用該方法對研究區(qū)點云數(shù)據(jù)分類，著重討論