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一种应用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法
一种应用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法
摘要：
随着城市化进程的不断加快，城市绿地的管理日益重要。为了高效地提取城市绿地信息，本文提出了一种应用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像相结合的方法。首先利用机载LiDAR数据获取地面高程信息，并通过数值地形模型（DTM）构建城市地表模型。然后，利用高分辨率遥感影像进行绿地的识别和分类。最后，将两种数据集融合，并进行空间分析，实现城市绿地信息的量化和提取。实验结果表明，该方法能够快速准确地提取城市绿地信息，为城市绿化管理提供参考依据。
关键词：机载LiDAR数据、高分辨率遥感影像、城市绿地、信息提取、融合
1.引言
随着城市化进程的不断加快，城市绿地的管理日益重要。城市绿地不仅能够提供人们休闲娱乐的场所，还能够改善城市环境，提高居民的生活质量。因此，如何高效地提取城市绿地信息成为城市绿化管理的关键问题。
2.相关工作
目前，城市绿地信息提取主要依赖于机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像两种技术。机载LiDAR数据能够快速获取地面高程信息，而高分辨率遥感影像能够提供详细的地物信息。因此，将两种数据相结合，能够实现城市绿地信息的准确提取。
3.数据获取
本文利用机载LiDAR数据获取地面高程信息，并通过数值地形模型构建城市地表模型。同时，使用高分辨率遥感影像提供详细的地物信息。
4.城市绿地提取方法
4.1机载LiDAR数据预处理
对机载LiDAR数据进行去噪和滤波处理，去除异常点和噪声干扰。
4.2地面高程提取
利用机载LiDAR数据获取地表高程信息，并构建数值地形模型（DTM）。
4.3绿地识别和分类
利用高分辨率遥感影像进行绿地的识别和分类。首先，对影像进行预处理，包括边缘增强、图像增强等。然后，利用图像分割算法将影像分割为不同的地物目标。最后，利用分类算法将绿地与其他地物进行分类。
5.数据融合和空间分析
将机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像进行融合，利用二者的优势互补，提高城市绿地信息的准确性。同时，利用空间分析方法，对城市绿地进行拓扑关系分析和空间统计分析，实现城市绿地信息的量化和提取。
6.实验与结果
通过对某个城市进行实验，验证了本文方法的有效性。实验结果表明，利用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像相结合的方法能够快速准确地提取城市绿地信息。
7.结论与展望
本文提出了一种应用机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像相结合的方法，用于提取城市绿地信息。实验结果表明，该方法能够快速准确地提取城市绿地信息，为城市绿化管理提供参考依据。未来，可以进一步优化算法，提高城市绿地信息提取的精度和效率。
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