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淺析傾斜攝影測量點(diǎn)云監督分類(lèi)方法

發(fā)布日期:2019-05-31 08:00 瀏覽量:9989
有一種數據可以應用于城市建設和規劃、環(huán)境保護、三維城市建模、地圖更新、林業(yè)勘測等,這類(lèi)數據也就是我們常說(shuō)的點(diǎn)云數據。機載激光雷達技術(shù)和影像密集匹配技術(shù)的發(fā)展,使得獲取高精度、高密度的三維點(diǎn)云數據更加便捷。

另外,傾斜航空攝影技術(shù)在近年來(lái)的飛迅發(fā)展,通過(guò)密集匹配方法從多角度航空傾斜影像中獲取具有立面信息的高密度點(diǎn)云,被稱(chēng)為傾斜攝影測量點(diǎn)云。然而,這些點(diǎn)云數據并不具備語(yǔ)義信息,點(diǎn)云分類(lèi)成為點(diǎn)云應用的關(guān)鍵所在,高精度的點(diǎn)云分類(lèi)具有極大的研究?jì)r(jià)值和現實(shí)意義。

目前,針對激光點(diǎn)云分類(lèi)的方法較多,但和傾斜航空攝影技術(shù)相比,激光雷達技術(shù)掃描事獲取建筑物立面的點(diǎn)較少,所以傾斜攝影測量點(diǎn)云的應用有著(zhù)廣泛的需求,有學(xué)者提出一種面向對象的傾斜攝影測量點(diǎn)云監督分類(lèi)方法。

 

由于在監督分類(lèi)方法中,隨機森林算法和 SVM 分類(lèi)精度相當,且在計算效率、對異常值和噪聲的魯棒性、內部誤差估計和變量重要性等方面具有優(yōu)越性,因此本文采用隨機森林分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。根據目標對象的顏色和幾何等特征將點(diǎn)云分成屋頂、地面、植被和立面 4 類(lèi)。

 

文分類(lèi)方法用的特征如下:

1)法向量nx,nynz。點(diǎn)的法向量定義為k域內的點(diǎn)進(jìn)行最小二乘以和平面向量。

2)顏色信息B,GR。其值別為影像每個(gè)像素藍光、綠光紅光3DN,在影像密集匹配時(shí)直接。

3)Nz。用文HuH,DingYL,ZhuQ,et...)方法分離地面點(diǎn)并字地形模型(digitalterrainmodel,DTM),然后每點(diǎn)減去DTM的對度以取歸。

4)綠信比Gr。由于植被區綠光波段DN般比紅光藍光波段DN高,綠信比來(lái)區植被8,Gr=G/(R+G+B)。

5)局部擬平面垂直度fv。假設平面程為ax+by+cz+d=0,式:x,yz為點(diǎn)坐標;a,b,cd為平面擬合方。那么,fv定義為fv(pi)=|c|,式pii個(gè)點(diǎn)。fv取值范圍為(0,1),當擬平面接近于鉛垂面時(shí),fv值趨近于1。

6)局部平面擬fp。常情況下,建筑物屋頂比較規則,多由平面組成,而植被區表面規則,平面擬度可以作為個(gè)類(lèi)特征,

圖片1.png

 

:n為鄰點(diǎn);djj個(gè)鄰點(diǎn)到平面距離。計算平面擬時(shí),用一定鄰域內的點(diǎn)擬合一個(gè)平面,然后計算所該平面點(diǎn)到該平面距離冪作為fp。fp取值范圍為(0,1),局部鄰越接近于平面,fp值越小。

1.2對象分割與特征計算

用的點(diǎn)云軟件生成的密集點(diǎn)云,張影像個(gè)點(diǎn)云。并采用間的方法獲得點(diǎn)云,即首先利簡(jiǎn)線(xiàn)性迭代聚類(lèi)(SLIC)將點(diǎn)云影像超像素,該算僅需指定超像素的數m;然后,共線(xiàn)程將點(diǎn)云投影到影像;再根超像素將點(diǎn)云聚類(lèi)成不超體素,作為類(lèi)的對。

 

在獲點(diǎn)云,據對象中所包含的單點(diǎn)特征向量,公式計算特征向量,

圖片2.png 

:fo表示特征向量;fl表示l個(gè)點(diǎn)特征向量;N表示個(gè)象中包含的單點(diǎn)。

 

1.3隨機森林算法

隨機森林算Breiman2001提出。該算法的基本思想是用隨機的方式建立個(gè)森林,森林中含很多策樹(shù),棵樹(shù)都二叉樹(shù)。森林,當輸入新樣本時(shí),每棵策樹(shù)便會(huì )進(jìn)行判斷,然后根有的判斷結選出票最多作為最終的分類(lèi)結。

待處理點(diǎn)云數據,首先選取4個(gè)類(lèi)別(建筑物屋頂、地面、植被建筑物立面)的少量樣本數據,然后選取20%樣本作為訓練數據,剩余樣本作為測試數據。

這里將將點(diǎn)云特征構成的10維特征向量直接輸入到隨機森林類(lèi),在訓練類(lèi)器之,測試數據評價(jià)類(lèi)正確。由于的數對分類(lèi)結果有較大影響,測試了不的分類(lèi)效果,然后選擇效較好的分類(lèi)器對待處理點(diǎn)云(即總體數據)進(jìn)類(lèi)。


1.4后處理優(yōu)化

初始分類(lèi)結果中不可避免地存在錯誤分類(lèi),因此進(jìn)一步利用上下文關(guān)系對初始分類(lèi)結果進(jìn)行優(yōu)化。

首先,對分類(lèi)結果進(jìn)行聯(lián)通分析,將具有鄰接關(guān)系的同類(lèi)點(diǎn)云聚成簇;然后,根據上下文關(guān)系對其進(jìn)行優(yōu)化處理,具體包括以下3個(gè)規則:

①對于屋頂簇,如果屋頂周?chē)鷽](méi)有立面,則認為該屋頂是錯分的,根據其鄰域中所占比例最高的類(lèi)別來(lái)修正其類(lèi)別;

②對于地面簇,如果地面的周?chē)挥形蓓?,則將該地面修正為屋頂;

③對于立面簇,如果立面周?chē)鷽](méi)有屋頂,則該立面是錯分的,根據其鄰域中所占比例最高的類(lèi)別來(lái)修正其類(lèi)別。

 

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