一种基于欧氏簇提取的城市点云分类方法

摘要

点云分类作为数字城市建设的重要一步,其准确定和完整性将直接影响后续建模的精度。本文从点云空间结构出发,采用一种以簇为单位的点云分类思想,希望能在保证地物完整性的同时,也能达到一种良好的分类效果。首先是采用一种渐进形态学的方式对点云进行滤波处理,除去地面点使地物具有更好的可分性,再此基础上利用欧氏距离进行点云聚类;计算簇中所有点在不同尺度下的特征值,利用树木和建筑两个样本训练分类器;最后通过阈值分割提取建筑物簇。从结果上看,该方法基本能够达到建筑物的完整分类。