Journal: Geological and Mineral Surveying and Mapping DOI: 10.32629/gmsm.v9i3.2468
Abstract
针对传统外业调绘效率低、劳动强度大、地物判读精度不足等问题,提出融合高密度 点云处理的轻量化技术方案。通过倾斜摄影与激光雷达数据融合获取高密度点云,采 用改进型布料模拟滤波、多尺度球形邻域特征提取及自适应聚类分割等技术,实现地 面与非地面点云高效分离、地物特征精准提取。结合语义分割与边界提取算法,构建 地物分类判读模型,开发轻量化外业调绘终端。经实际工程验证,该技术方案显著提 升了外业调绘效率,优化地物采集判读效果,有效降低了外业工作强度,为数字化测绘 提供了高效可行的技术路径,适用于城市更新、不动产测绘等多场景应用。
Keywords
高密度点云；外业调绘；轻量化技术；地物采集；精准判读
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[1] 刘芊伟,张朝霞,谢怡婷,等.一种针对大规模场景的点云匹配算法[J].现代信息科技 ,2024,8(7):146-150.
[2] 王鹏,辛佩康,刘寅,等.基于改进布料模拟滤波算法的施工场地倾斜摄影点云地面提 取[J].测绘通报,2023(10):85-90,110.
[3] 刘禹麒,陈广亮,蔡岳臻,等.一种基于倾斜摄影测量点云密度自适应分割的建筑物边 界提取方法[J].测绘通报,2022(9):52-57.
[4] 邵靖滔,杜常清,邹斌.基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法[J].激光与光 电子学进展,2021,58(04):422-430.
[5] 李健,姚亮.融合多特征深度学习的地面激光点云语义分割[J].测绘科学,2021,46( 03):133-139+162.
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