影像辅助下LiDAR数据建筑物轮廓信息提取

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 10次 | 上传用户:guaiwa
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对复杂场景中提取的建筑物外轮廓锯齿状变形及精度不高等问题,提出了一种新的轮廓信息提取方法。在综合利用LiDAR数据及影像特征的基础上,建立轮廓线提取候选区,计算候选点的方向、梯度及高边点信息,引入基于活动轮廓的图割算法(graph cuts based active contour model,GCBAC)构建并解算轮廓线能量函数,实现建筑物轮廓信息的精确提取。通过3个具体实例证明了该方法的有效性和可行性。
其他文献
地面无线电干扰对星载微波辐射计资料的影响日益凸显,很大程度上降低了微波反演地表参数的精度。以常年积雪覆盖的南极大陆为研究区域,利用2011年7月1—7日先进微波扫描辐射
1概况鸭茅别名鸡脚草、果园草,属多年生草本植物,系世界著名的优良牧草之一。该牧草茎直立,基部膝曲,疏丛型,株高80~110cm,幼叶呈折叠状,基部叶片密集下披,圆锥花序,小穗着生于穗轴的一
高光谱影像数据的相邻波段间相关性较强,信号与噪声共存,根据最小二乘原理,使观测数据与噪声的投影误差之和最小化的HySime(hyperspectral signal identification by minimum error)算法,通过数据观测值减去噪声估计值后得到信号的估计值,进而可以计算信号相关矩阵的估计值。该算法在准确估计噪声的情况下是可行的,但实际上经光谱降维去相关后得到的各像元噪声估