Objects classification with vehicle-borne laser scanning data
车载激光扫描数据的地物分类方法

车载激光扫描技术可以快速获取地物表面的高精度三维信息，作为一种新的数据获取手段，已逐渐应用于地理信息系统产业中。将激光扫描数据分类是对地物进行特征提取以及建模的前提与关键。现今，针对车载激光扫描数据的分类方法还不成熟。根据城市各典型地物空间特征(激光点云在三维空间的高程、与邻近点的斜率，以及其在二维投影平面上的分布、密集程度等)，本文提出一种主要适用于城市激光扫描数据的地物分类方法。首先，综合考虑车载激光数据的采集特点、车行GPS轨迹以及扫描数据中同一扫描线上相邻激光点之间的斜率关系，提取出路面。其次，对于非路面的激光点云数据，先使用基于格网化与区域分割相结合的方法进行实体划分，再通过计算地物空间形状特征的几项统计指标(外包围盒、实体高度等)，对实体进行分类。最后，以海南三亚市某街道为研究区验证该方法的有效性。实验结果表明，使用该方法能成功地分出研究区的路面、建筑物、树木和路灯四类地物，并进一步在同类地物间分出不同实体。