Nghiên cứu kết hợp thuật toán MCC và K-means trong phân loại đám mây điểm LiDAR

Bài viết tập trung vào nghiên cứu cách kết hợp thuật toán MCC và K-means nhằm tối ưu hơn trong bài toán phân loại đám mây điểm LiDAR để từ đó có thể sử dụng điểm sau phân loại vào bài toán khảo sát bề mặt của khu vực đo. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI NGHIÊN CỨU KẾT HỢP THUẬT TOÁN MCC VÀ K-MEANS TRONG PHÂN LOẠI ĐÁM MÂY ĐIỂM LIDAR Nguyễn Thị Hữu Phương1 Đặng Văn Đức2 Nguyễn Trường Xuân1 Trần Mạnh Trường2 1 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Mỏ - Địa chất 2 Viện Công nghệ thông tin Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam dvduc@ nguyentruongxuan@ tmtruong@ TÓM TẮT Năm 2007 nhóm tác giả Jeffrey và Andrew đã đề xuất thuật toán MCC Multiscale Curvature Classification để phân loại tự động đám mây điểm thành hai lớp mặt đất và không mặt đất. Trong quá trình phân loại nhóm tác giả chỉ ghi nhận những điểm thuộc lớp mặt đất để tiến hành tạo DEM cho khu vực khảo sát nhóm điểm không mặt đất bị loại bỏ trong khi đây là nhóm điểm có chứa nhiều thông tin có ích về bề mặt không gian của khu vực khảo sát. Với mong muốn có thể thu thập và ghi nhận những thông tin có ích trong nhóm điểm trên bài báo tập trung vào nghiên cứu cách kết hợp thuật toán MCC và K-means nhằm tối ưu hơn trong bài toán phân loại đám mây điểm LiDAR để từ đó có thể sử dụng điểm sau phân loại vào bài toán khảo sát bề mặt của khu vực đo. Từ khóa MCC K-Means LiDAR đám mây điểm. ĐẶT VẤN ĐỀ Công nghệ LiDAR là một công nghệ tiên tiến hàng đầu trong hệ thống các công nghệ thu thập dữ liệu không gian trên thế giới. Với khả năng trực tiếp thu nhận đám mây điểm 3D với hộ chính xác cao LiDAR được áp dụng rộng rãi trong việc thành lập mô hình số độ cao Digital Elevation Model - DEM của bề mặt địa hình dựa vào đó có thể theo dõi được dòng chảy của nước hay giám sát di chuyển khối thành lập bản đồ và viễn thám. Công nghệ LiDAR là sự phát triển và ứng dụng các thiết bị laser định vị vệ tinh và đo quán tính để thu thập dữ liệu địa lý trên bề mặt trái đất. So sánh với các phương pháp thu nhận và xử lý trắc địa ảnh truyền thống xử lý dữ liệu .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
39    63    2    20-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.