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基于倾斜影像密集匹配点云的数字高程模型更新方法研究 被引量:4

The Research on DEM Updating Based on Oblique Images Dense Stereo Matching Point Clouds
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摘要 针对数字高程模型(DEM)更新时传统航空摄影测量方法效率低和激光雷达点云方法成本高的问题,提出了一种基于倾斜影像密集匹配点云的DEM更新方法。将倾斜影像生成密集匹配点云,然后对地形变化区域进行滤波并与未变化区域历史DEM反生成的点云合并,对合并后更新区域和接边问题进行处理后得到更新后的DEM成果。该方法更新的DEM既具备点云数据细节丰富的优势,又避免了单独获取激光雷达点云数据,是一种行之有效的DEM更新方法。 This paper proposes a method of DEM Updating Based on Oblique Images Dense Stereo Matching Point Clouds,which can avoid the problems of low efficiency of traditional aerial photogrammetry method and high cost of LIDAR point cloud method when DEM updated.Densestereo matching point clouds is generated from the oblique images,and then filtering point clouds in terrain changing regions,and combined with the point clouds generated from the historical DEM of the unchanged area.The updated DEM results are obtained after processing the merged point clouds and the edge problem.The DEM updated by this method not only has the advantage of point cloud,but also avoids obtaining LIDAR point clouds.It is an effective DEM updating method.
作者 王月如 高林营 周智勇 Wang Yueru;Gao Linying;Zhou Zhiyong(Chongqing Survey Institute,Chongqing 401121,China)
机构地区 重庆市勘测院
出处 《城市勘测》 2022年第1期87-90,共4页 Urban Geotechnical Investigation & Surveying
基金 国家重点研发计划“地球观测与导航”专项(2018YFB0505403) 重庆市规划和自然资源局科研项目基金(KJ-2020005)。
关键词 倾斜影像 密集匹配点云 数字高程模型更新 LiDAR_DP oblique images dense stereo matching point clouds DEM updating LiDAR_DP
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