基于实体的点云智能处理催化从点云数据到信息的行业应用进程

摘要

内容摘要：激光雷达点云已经成为与影像、矢量数据并列的常用空间数据类型之一。点云的非结构化特性导致点云智能处理面临诸多的挑战。本报告将重点介绍服务机载激光雷达点云地形提取、地物分类（植被与建筑物分离）、单木分割、单株玉米提取、电力导线三维重建、岩石结构面提取、建筑物三维重建、车载激光雷达点云滤波与分类、地基背包激光雷达点云树干提取等行业应用的点云分割/单体化方法，简单介绍点云催化剂软件功能，并介绍相关方法在地形测绘、林业资源调查、农业资源调查、电力巡线、实景三维、室内三维重建、高精度地图制作等领域智能解决方案和案例。另外，针对目前每平米大于100点的高密度机载激光雷达点云，设计和提出了全新的地形提取、地物分类（植被与建筑物分离）、单木分割技术流程，并将上述所有方法和流程集成在点云催化剂软件中。

一、研究背景

1.1 泛在点云

1.2 行业应用

1.3 现状分析

二、研究进展

2.1 采用多基元（基本处理单元）的点云处理与分析-特征差异显著的点云

2.2对象：什么是对象？如何获取对象？点云分割机器可视化

2.3 精细地形提取（基于对象的滤波方法）

2.4 植被和建筑区分、分离

2.5 机载点云单木分割、信息提取和三维重建

2.6 地基、背包LiDAR点云的单木分割

2.7 地基、背包LiDAR点云的单株果树分割

2.8面向平面精确提取的表面生长方法

2.9 面向对象的机载LiDAR点云车辆目标检测

2.10 面向对象的机载LiDAR点云电力线路三维重建

2.11 车载激光雷达点云的分割

三、问题与挑战

四、点云催化剂软件

4.1 云图

4.2 云祥

五、案例

5.1 融合无人机激光雷达点云与矢量数据进行河道DEM 更新

5.2 机载雷达单木分割和参数提取模块：日本富士山森林资源调查

最后

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