【摘 要】
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点云精简可有效降低无人机载LiDAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义。采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简。首先,利用回波次数去除多次回波
【机 构】
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石河子大学信息科学与技术学院,国家遥感中心新疆兵团分部,兵团空间信息工程技术研究中心,石河子大学机械电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“国土资源与生态环境安全监测系统”(编号:2017YFB0504203),兵团科技计划项目(编号:2016BA001)共同资助
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点云精简可有效降低无人机载LiDAR数据量,对后期点云存储和快速处理具有重要意义。采用K-means++方法对点云法向量进行聚类,以实现点云精简。首先,利用回波次数去除多次回波点云,在使用零-均值标准化方法对点云属性归一化后,利用KD树(K-dimension tree)建立点云索引构建点云K邻域;然后,采用主成分分析法估算点云法向量,借助肘方法确定最佳聚类数目;最终,通过K-means++聚类方法实现点云精简。将精简结果生成Delaunay三角网并转换为栅格数据,通过相关系数验证方法的有效性。结果表明:
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