TerraScan在LiDAR地物分类识别中的应用研究

"基于TerraScan的LiDAR地物分类识别研究" 这篇论文"基于TerraScan的LiDAR地物分类识别研究"探讨了如何使用TerraScan工具对机载激光雷达（LiDAR）数据进行高效地物分类。LiDAR（Light Detection and Ranging）系统是一种先进的遥感技术，它能够获取地表的三维点云数据，这种数据在地理信息系统（GIS）、地形建模、土地利用分析等多个领域有着广泛的应用。 文章提到，TerraScan是一个强大的点云处理模块，特别适合处理大规模的LiDAR数据。在点云分类的过程中，研究者通过创建宏来整合分类步骤，使得整个流程更为自动化和高效。点云分类的核心算法是Axelsson改进的迭代加密三角网算法，该算法通过对点云数据的分析，构建三维空间模型，进而识别出不同的地物类型。 在具体应用中，论文将点云数据划分为以下几大类别：地面点、低层植被点、中层植被点、高层植被点、建筑物点以及其他点。这样的分类有助于理解地表覆盖情况，对于城市规划、森林资源调查、灾害监测等领域都具有重要意义。通过TerraScan的处理，研究结果显示，可以实现对机载LiDAR数据的准确分类，从而为后续的地物分析提供可靠的数据基础。 关键词包括摄影测量与遥感、LiDAR、TerraScan和点云分类，这些关键词揭示了论文的主要研究领域和技术手段。中图分类号则将论文归入了测绘科学与技术的范畴，具体为P234.4，表明这是一篇关于遥感技术及其应用的研究。 论文作者崔媛媛、艾刚和郑新奇来自中国地质大学（北京）的土地科学技术学院，他们在地理信息技术、遥感技术和土地利用方面有深入的研究。通信联系人郑新奇教授是博士生导师，他的研究方向包括GIS开发、土地评价、土地规划等，这与论文主题紧密相关。 这篇论文提供了关于如何使用TerraScan对LiDAR点云数据进行高效分类的实用方法，对于从事地理信息系统、遥感以及土地管理的学者和专业人士来说，具有很高的参考价值。