一种基于CSF-WOA-LSSVM的匹配点云土石方量计算方法

土石方量的获取在各工程项目中占据着重要地位,为了提高无人机倾斜摄影测量技术在土石方量计算中的工作效率、成果精度,提出一种基于CSF-WOA-LSSVM的匹配点云土石方量计算方法。该方法首先通过布料模拟滤波(cloth simulation filtering, CSF)对匹配点云进行地面点提取,可有效剔除噪声点和非地面点;然后利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)对滤波后的地面点空洞进行插值修复,并引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)对LSSVM插值模型中的正则化参数和核函数参数进行优化;最后将插值修复完成的地面点导入南方CASS软件进行土石方量计算。应用该方法与CSF-LSSVM法、CSF-Kriging法以及RTK土石方量实测数据进行对比分析,结果表明,该方法的准确性优于其他2种滤波插值方法,相较于RTK土石方量实测结果,差值比为1.38%,完全符合土石方量计算的规范要求,并提高了工作效率。     

基于密度噪声应用空间聚类算法的机载激光雷达建筑物点云提取与单体化

针对机载激光雷达建筑物点云提取过程中自动化提取困难,以及提取后的建筑物单体化过程烦琐等问题,提出一种基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的机载雷达建筑物点云提取与单体化的方法.该方法对预处理后...