基于激光雷达点云数据的隐蔽目标提取方法研究

项目名称： 基于激光雷达点云数据的隐蔽目标提取方法研究

项目编号： No.40901177

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 建筑科学

项目作者： 周梅

作者单位： 中国科学院光电研究院

项目金额： 18万元

中文摘要： 激光雷达能够快速获取地表和地面目标三维空间信息，广泛应用于城市建筑物等目标提取研究，在地形测绘、数字城市等方面发挥重要作用，是传统摄影测量技术的有效补充。由于激光雷达能够穿透植被覆盖层获取高程数据，因此对隐蔽目标的提取有其独特优势与潜力。本研究将在已有研究成果的基础上，利用激光雷达点云数据，改进并完善针对低矮地物与地面点、树木紧贴建筑物等高相关性情况下的点云滤波分类算法；采用不同视角下的点云成像发现隐蔽目标，并实现弱信息量的隐蔽目标点检测；结合不同地貌条件下的实测数据，发展隐蔽目标三维信息提取方法并对算法有效性进行验证；同时针对不同植被覆盖条件分析激光雷达探测隐蔽目标的能力，并对激光雷达可识别的隐蔽目标特征进行描述。本研究将解决植被覆盖条件下的隐蔽目标提取问题，拓宽激光雷达数据应用范围，更好地服务于应急减灾、环境监测、城市安全管理等相关领域研究。

中文关键词： 激光雷达；点云数据；隐蔽目标提取；滤波分类；

英文摘要：

英文关键词： LiDAR；points cloud data；hidden targets extraction；filtering and classification；