一种基于多光谱影像数据和激光雷达点云数据的浅层和深层多光谱点云生成方法

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一种基于多光谱影像数据和激光雷达点云数据的浅层和深层多光谱点云生成方法
申请号:CN202411721662
申请日期:2024-11-28
公开号:CN119672215A
公开日期:2025-03-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多光谱影像数据和激光雷达点云数据的浅层和深层多光谱点云生成方法,涉及遥感数据处理领域,包括:获取目标区域多光谱影像和激光雷达点云数据;通过ENVI软件计算浅层多光谱特征图,构建三维多光谱点云融合模型,将浅层/深层多光谱特征图和点云数据输入三维多光谱点云融合模型中,通过仿射变换实现多光谱影像栅格坐标系和点云平面坐标系的空间配准,分别生成浅层多光谱点云和深层多光谱点云数据。本发明分别提取了浅层和深层多光谱特征图,并基于构建的三维多光谱点云融合模型实现了多光谱影像和激光雷达点云的高效融合,弥补了点云数据缺乏光谱信息和高光谱点云数据成本高昂的缺陷。
技术关键词
多光谱特征 多光谱点云融合 激光雷达点云数据 影像 生成方法 纹理特征 融合特征 控制点 栅格 遥感数据处理 上采样 深层特征提取 分支 皮尔逊相关系数 坐标系 深度学习算法 滤波去噪
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