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    基于UASMaster的影像匹配點(diǎn)云分類的應(yīng)用分析

    2018-01-05 07:22:31李伯進(jìn)
    測(cè)繪通報(bào) 2017年12期
    關(guān)鍵詞:圖層植被濾波

    李伯進(jìn)

    (北京麥格天渱科技發(fā)展有限公司,北京 100043)

    天寶測(cè)繪解決方案專欄

    基于UASMaster的影像匹配點(diǎn)云分類的應(yīng)用分析

    李伯進(jìn)

    (北京麥格天渱科技發(fā)展有限公司,北京 100043)

    根據(jù)近年來(lái)對(duì)無(wú)人機(jī)航測(cè)的實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)及其發(fā)展趨勢(shì),結(jié)合河南理工大學(xué)項(xiàng)目對(duì)基于影像匹配融合獲取的點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云分類,得出利用UASMaster結(jié)合分層分類思想對(duì)無(wú)人機(jī)獲取的點(diǎn)云進(jìn)行分類處理的方案是可行的。

    點(diǎn)云分類;影像匹配;航測(cè);UASMaster

    近年來(lái),基于攝影測(cè)量的無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展,空中攝影測(cè)量技術(shù)在諸如地形測(cè)繪、國(guó)土整治、航空地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利、環(huán)境保護(hù)、能源交通和城市規(guī)劃等方面應(yīng)用廣泛。就數(shù)據(jù)成果應(yīng)用端來(lái)說(shuō),還主要停留在對(duì)正射影像和DEM的使用上。而在對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的使用方面還不夠廣泛,其中大的障礙在于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的后處理,即如何獲取精確的分類點(diǎn)云數(shù)據(jù)。目前來(lái)說(shuō),對(duì)于點(diǎn)云分類有以下幾種主流方法:基于聚類分割的濾波算法、基于內(nèi)插的濾波算法、基于坡度的濾波算法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法等。本文將使用UASMaster內(nèi)置的基于坡度與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法結(jié)合分層分類的思想進(jìn)行點(diǎn)云分類。

    1 點(diǎn)云分類方法

    基于分層分類的思想對(duì)影像匹配獲取的點(diǎn)云進(jìn)行分類。根據(jù)測(cè)區(qū)主要地物類型進(jìn)行逐層逐步分類,把不同地物放置在不同圖層里面。首先將特征明顯易識(shí)別的地物類提取并單獨(dú)分離出來(lái)建立一個(gè)圖層;然后繼續(xù)分類剩余的部分,調(diào)用相應(yīng)的算法再針對(duì)性地提取另一種地物類并放置到一個(gè)新圖層中;最終,逐層實(shí)現(xiàn)所有地物的分類。

    2 應(yīng)用實(shí)例

    2.1 研究區(qū)概況

    本文采用河南理工大學(xué)項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為分析研究對(duì)象。測(cè)區(qū)類型為城區(qū)平原,由黃河沖積而成。該區(qū)域位于中原腹地,高差小于3 m;測(cè)區(qū)內(nèi)分布有建筑、植被等。

    2.2 實(shí) 例

    2.2.1 作業(yè)流程

    本項(xiàng)目采用TBC軟件進(jìn)行基線差分解算,由差分后的高精度GNSS數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)共同組成高精度的POS數(shù)據(jù)。利用該P(yáng)OS數(shù)據(jù)使用Inpho UASMaster 8.1.2版本軟件進(jìn)行空三等后期解算,之后進(jìn)行基于DSM方式的點(diǎn)云生成,最后利用生成的點(diǎn)云進(jìn)行點(diǎn)云分類。首先提取地面點(diǎn)并為其建立單獨(dú)的圖層;然后提取植被并為其建立圖層用來(lái)單獨(dú)存放;最后將建筑物提取出來(lái)實(shí)現(xiàn)全部主要地物類型分類。如圖1所示。

    圖1 基于DSM的點(diǎn)云

    2.2.2 分類結(jié)果

    首先,利用UASMaster粗篩選工具進(jìn)行噪點(diǎn)提取并剔除,如圖2所示。

    圖2 剔除的噪點(diǎn)

    利用UASMaster的地形提取工具進(jìn)行地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的分離,并提取地面點(diǎn),如圖3所示。

    圖3

    進(jìn)行植被與建筑的粗分離,分別建立植被層和建筑層,粗分離結(jié)果如圖4所示。

    圖4

    利用UASMaster建筑提取算法,對(duì)混合部分植被的建筑層進(jìn)行建筑的精提取,并分別建立建筑層和部分植被層,如圖5和圖6所示。

    圖5

    圖6

    最終分類結(jié)果如圖7所示,白色為地面地形,黑色為建筑,灰色為植被。

    圖7

    2.2.3 分類結(jié)果分析

    分類結(jié)果見(jiàn)表1。從表1可以看出,地面地形數(shù)據(jù)的全自動(dòng)提取結(jié)果可以達(dá)到應(yīng)用級(jí)別;對(duì)于建筑房屋的提取在多次迭代提取后,所有沒(méi)有植被遮蓋與直接連接處,結(jié)果也很精確,僅遺留了部分屋檐外墻飛點(diǎn),而這些飛點(diǎn)是傳統(tǒng)航測(cè)得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中不可避免存在的情況。

    對(duì)于植被的提取結(jié)果來(lái)說(shuō),總體分類比較準(zhǔn)確,與地面點(diǎn)分離很準(zhǔn),誤差部分在于緊挨房屋部分,將部分房屋外墻飛點(diǎn)劃歸到了植被層,另外地面車輛也被分到植被層??傮w來(lái)說(shuō),整個(gè)分類結(jié)果還是相當(dāng)精確的。

    表1

    3 結(jié) 語(yǔ)

    通過(guò)本文所進(jìn)行的應(yīng)用分析研究可知,在平原地區(qū)基于影像匹配融合獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可用作點(diǎn)云分類處理的源數(shù)據(jù),并且其在UASMaster軟件中的分類結(jié)果也可以滿足大多數(shù)應(yīng)用的要求;該分類結(jié)果可以用于純地形模型的生成、三維建模,以及植被覆蓋等統(tǒng)計(jì)規(guī)劃方面。

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