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J-GLOBAL ID：201302218374179250   整理番号：13A0609662

経験的-知識に基づく都市LiDARポイントのための適応性のTINのモデルによる高品質のフィルタリング方法

A High-quality Filtering Method with Adaptive TIN Models for Urban LiDAR Points Based on Priori-knowledge

著者 (3件)： Zuo Zhiquan (School of Remote Sensing and Information Engineering of Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zhang Zuxun (School of Remote Sensing and Information Engineering of Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zhang Jianqing (School of Remote Sensing and Information Engineering of Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 41  号： 2  ページ： 246-251  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市LiDARポイントクラウドの特性によって,適応性のTINのモデルによって知識ベースフィルタリングアルゴリズムを提唱した。主要部方策は次の通りであった。1.定期的に補間するラスタデータのための取り入れるオブジェクト指向区分化であった。2.反復法Otsu集団化方法を使用することによるオフ-地形対象からの分離地形対象であった。3.初期のTIN構造分類結果を構築して,フィルタリング品質を改良する目的で適応的に地盤ポイント判定基準の因子を調整した。実験はALS50システムの現実のデータによって完了して,結果品質は従来のアルゴリズムによって評価した。結果は,フィルタリング方法が促進することができる知識ベースがポイントクラウドフィルタリングの品質を改良することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 都市 ,  *フィルタリング ,  アルゴリズム ,  判定基準 ,  知識ベース ,  地盤

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (10件)： 経験 ,  知識 ,  都市 ,  LIDAR ,  ポイント ,  適応性 ,  TiN ,  モデル ,  高品質 ,  フィルタリング