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淺析傾斜攝影測量點(diǎn)云監(jiān)督分類方法

發(fā)布日期:2019-05-31 08:00 瀏覽量:11182
有一種數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于城市建設(shè)和規(guī)劃、環(huán)境保護(hù)、三維城市建模、地圖更新、林業(yè)勘測等,這類數(shù)據(jù)也就是我們常說的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)和影像密集匹配技術(shù)的發(fā)展,使得獲取高精度、高密度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)更加便捷。

另外,傾斜航空攝影技術(shù)在近年來的飛迅發(fā)展,通過密集匹配方法從多角度航空傾斜影像中獲取具有立面信息的高密度點(diǎn)云,被稱為傾斜攝影測量點(diǎn)云。然而,這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)并不具備語義信息,點(diǎn)云分類成為點(diǎn)云應(yīng)用的關(guān)鍵所在,高精度的點(diǎn)云分類具有極大的研究價值和現(xiàn)實(shí)意義。

目前,針對激光點(diǎn)云分類的方法較多,但和傾斜航空攝影技術(shù)相比,激光雷達(dá)技術(shù)掃描事獲取建筑物立面的點(diǎn)較少,所以傾斜攝影測量點(diǎn)云的應(yīng)用有著廣泛的需求,有學(xué)者提出一種面向?qū)ο蟮?a href='http://www.vcwshop.com/article/365.html' target='_blank' title='傾斜攝影'>傾斜攝影測量點(diǎn)云監(jiān)督分類方法。

 

由于在監(jiān)督分類方法中,隨機(jī)森林算法和 SVM 分類精度相當(dāng),且在計算效率、對異常值和噪聲的魯棒性、內(nèi)部誤差估計和變量重要性等方面具有優(yōu)越性,因此本文采用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類。根據(jù)目標(biāo)對象的顏色和幾何等特征將點(diǎn)云分成屋頂、地面、植被和立面 4 類。

 

文分方法用的特征如下:

1)法向量nx,nynz點(diǎn)的法向量定義為k域內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行最小二乘以和平面向量。

2)顏色信息B,GR。其值別為影像每個像素藍(lán)光綠光紅光3DN,在影像密集匹配直接

3)Nz用文獻(xiàn)HuH,DingYL,ZhuQ,et...)方法分離地面點(diǎn)并內(nèi)數(shù)字地形模型(digitalterrainmodel,DTM),然后每點(diǎn)減去DTM的對應(yīng)度以取歸

4)綠信比Gr。由于植被區(qū)綠光波段DN般比紅光藍(lán)光波段DN高,綠信比來區(qū)植被8,Gr=G/(R+G+B)。

5)局部擬平面垂直度fv。假設(shè)平面程為ax+by+cz+d=0,式:x,yz為點(diǎn)坐標(biāo);a,b,cd為平面擬合方數(shù)。那么,fv定義為fv(pi)=|c|,式pii個點(diǎn)。fv取值范圍為(01),當(dāng)擬平面接近于鉛垂面時,fv值趨近于1

6)局部平面擬fp。常情況下建筑物屋頂比較規(guī)則,多由平面組成,而植被區(qū)表面規(guī)則平面擬度可以作為類特征,

圖片1.png

 

:n為鄰點(diǎn)數(shù);djj個鄰點(diǎn)到平面距離。計算平面擬時,用一定鄰域內(nèi)的點(diǎn)擬合一個平面,然后計算所該平面點(diǎn)到該平面距離負(fù)數(shù)數(shù)冪作為fpfp取值范圍為(0,1),局部鄰越接近于平面,fp值越小。

1.2對象分割與特征計算

用的點(diǎn)云軟件生成的密集點(diǎn)云,張影像應(yīng)個點(diǎn)云并采用間的方法獲得點(diǎn)云,即首先利線性迭代聚類(SLIC)將點(diǎn)云應(yīng)影像超像素,該算僅需指定超像素的數(shù)m;然后,共線程將點(diǎn)云投影到影像;再根據(jù)超像素結(jié)將點(diǎn)云聚類成不超體素,作為的對。

 

在獲點(diǎn)云,據(jù)對象中所包含的單點(diǎn)特征向量,公式計算特征向量

圖片2.png 

:fo表示特征向量;fl表示l點(diǎn)特征向量;N表示象中包含的單點(diǎn)數(shù)。

 

1.3隨機(jī)森林算法

隨機(jī)森林算Breiman2001提出。該算法的基本思想是用隨機(jī)的方式建立個森林,森林中含很多策樹棵樹都二叉樹。森林,當(dāng)輸入新樣本時,每棵策樹便會進(jìn)行判斷,然后根據(jù)有的判斷結(jié)選出票數(shù)最多作為最終的分類結(jié)。

待處理點(diǎn)云數(shù)據(jù),首先選取4個類別(建筑物屋頂、地面植被建筑物立面)的少量樣本數(shù)據(jù),然后選取20%樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),剩余樣本作為測試數(shù)據(jù)

這里將將點(diǎn)云特征構(gòu)成的10維特征向量直接輸入到隨機(jī)森林,在訓(xùn)練器之測試數(shù)據(jù)評價類正確。由于的數(shù)對分類結(jié)果有較大影響,測試了不數(shù)的分類效果,然后選擇效較好的分器對待處理點(diǎn)云(即總體數(shù)據(jù))進(jìn)。


1.4后處理優(yōu)化

初始分類結(jié)果中不可避免地存在錯誤分類,因此進(jìn)一步利用上下文關(guān)系對初始分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

首先,對分類結(jié)果進(jìn)行聯(lián)通分析,將具有鄰接關(guān)系的同類點(diǎn)云聚成簇;然后,根據(jù)上下文關(guān)系對其進(jìn)行優(yōu)化處理,具體包括以下3個規(guī)則:

①對于屋頂簇,如果屋頂周圍沒有立面,則認(rèn)為該屋頂是錯分的,根據(jù)其鄰域中所占比例最高的類別來修正其類別;

②對于地面簇,如果地面的周圍只有屋頂,則將該地面修正為屋頂;

③對于立面簇,如果立面周圍沒有屋頂,則該立面是錯分的,根據(jù)其鄰域中所占比例最高的類別來修正其類別。

 

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