[发明专利]点云数据中地面点的分类方法

说明书

本发明涉及数据分类技术领域，本发明点云数据中地面点的分类方法通过格网化点云数据，对格网进行筛选，再根据筛选后的格网中的点与格网的最低点的位置关系筛选出粗分类地面点，然后对粗分类地面点格网化，根据粗分类地面点格网中的点与格网的平均点的位置关系筛选出精分类地面点，解决了现有的地面点分类计算量大和精度低的问题，本发明适用于点云数据中地面点的分类。

技术领域

本发明涉及数据分类技术领域，特别涉及点云数据中地面点的分类方法。

背景技术

点云数据是带有三维坐标的点的集合，目前，点云数据进行地面点分类的方法基本思路是：先在测区的高程最低点上建立三角形，然后根据一定的参数，在最低的三角形的基础上向上建立符合一定条件的三角形，三角形的顶点即为地面点。这样，通过反复建立三角形的过程分类出地面点，这种分类方式存在以下问题：

1.由于点云的数据量巨大，反复建立三角形对计算机要求较高，计算速度较慢；

2.在地形复杂的地方，该方法仍会出现一些错误，需要人工干预；

3.由于噪点的存在以及原始点云的误差，直接用高程最低点作为种子点构三角网，会降低地面点精度。

发明内容

本发明所解决的技术问题：提供一种点云数据中地面点的分类方法解决现有的地面点分类计算量大和精度低的问题。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案：本发明点云数据中地面点的分类方法包括以下步骤：

S01、将点云数据格网化；

S02、以格网内的最低点作为该格网的第一种子点；

S03、通过格网中的点与第一种子点的位置关系对格网进行筛选，获得筛选后的格网；

S04、根据筛选后的格网中的点和其对应的第一种子点的位置关系，获得所有粗分类地面点；

S05、将所有粗分类地面点进行格网化；

S06、计算粗分类地面点格网中的所有点的平均点，所述平均点横坐标为该格网中所有点的横坐标的平均值，纵坐标为该格网中所有点的纵坐标平均值，竖坐标为该格网中所有点的竖坐标平均值；

S07、以平均点作为格网的第二种子点；

S08、根据格网和第二种子点，获得所有精分类地面点。

进一步的，步骤S01中，所述点云数据格网化包括：

在含有建筑物的点云数据中，以最大建筑物的尺寸作为格网的大小；

在不含建筑物的点云数据，以第一预设值作为格网的大小。

进一步的，步骤S03中，获得筛选后的格网的方法包括以下步骤：

S301、计算每个格网中的点与该格网的第一种子点的位置关系的平均值，获得格网与其对应的平均值；

S302、选取一个格网，如果该格网满足以下条件：该格网的平均值小于与其相邻格网的平均，且其差值小于第一阈值，则该格网为筛选后的格网；

S303、依次选取每一个格网，获得筛选后的格网。

进一步的，步骤S04中，获得粗分类地面点的方法包括以下步骤：

S401、选取筛选后的一个格网，如果该格网中的点与其对应的第一种子点的位置关系小于第二阈值，则该点为粗分类地面点，获得该格网中的所有粗分类地面点；

S402、依次选取所有筛选后的格网，获得所有的粗分类地面点。

进一步的，步骤S05中，将所有粗分类地面点进行格网化包括：以第二预设值作为格网的大小。