基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据

杨晓云,岑敏仪,梁郁

doi:10.13718/j.cnki.xsxb.2014.12.015

西南师范大学学报(自然科学版)

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基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据

杨晓云,岑敏仪,梁郁. 基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2014, 39(12). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2014.12.015

引用本文:

杨晓云,岑敏仪,梁郁. 基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2014, 39(12). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2014.12.015

YANG Xiao-yun,CEN Min-yi,Liang Yu. On LiDAR Segmentation Based on Statistics Analysis of Intensity[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2014, 39(12). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2014.12.015

Citation:

YANG Xiao-yun,CEN Min-yi,Liang Yu. On LiDAR Segmentation Based on Statistics Analysis of Intensity[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2014, 39(12). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2014.12.015

基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据

杨晓云,岑敏仪,梁郁

西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都610031; 广西科技大学土木建筑工程学院,广西柳州545006 ; 西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都,610031 ; 广西科技大学土木建筑工程学院,广西柳州,545006

On LiDAR Segmentation Based on Statistics Analysis of Intensity

YANG Xiao-yun,CEN Min-yi,Liang Yu

摘要: For the geometric and physical characteristics of vegetation and ground ,the reflected intensity from the topographic surfaces has different values .So a new LiDAR segmentation method based on statis‐tics analysis of intensity has been proposed in this paper .The method is simple and effective ,without set‐ting any parameters beforehand .Results show that the method can efficiently separate tree points from ground points in a forested area .
- LiDAR,intensity,skewness,kurtosis,segmentation
Abstract: LiDAR；光强；偏度；峰度；分割

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基于光强信息统计量分割 LiDAR 点云数据

杨晓云,岑敏仪,梁郁

西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都610031; 广西科技大学土木建筑工程学院,广西柳州545006 ; 西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都,610031 ; 广西科技大学土木建筑工程学院,广西柳州,545006

关键词:

LiDAR,intensity,skewness,kurtosis,segmentation

摘要: For the geometric and physical characteristics of vegetation and ground ,the reflected intensity from the topographic surfaces has different values .So a new LiDAR segmentation method based on statis‐tics analysis of intensity has been proposed in this paper .The method is simple and effective ,without set‐ting any parameters beforehand .Results show that the method can efficiently separate tree points from ground points in a forested area .