基于FME的激光雷达地形特征智能提取方法与流程

本发明涉及激光雷达，尤其涉及基于fme的激光雷达地形特征智能提取方法。

背景技术：

1、在现代地理信息系统(gis)、环境监测和灾害管理等领域中，地形数据的精确提取和实时分析对于决策支持和应急响应具有至关重要的作用，传统的地形特征提取方法往往依赖于手工测量或简单的自动化技术，这些方法在处理复杂地形或变化迅速的环境时面临着诸多挑战，特别是在复杂的地形环境下，如山区、城市和森林地带，地形的高度、坡度和曲率等特征的准确测量和分析尤为困难，常常受到地物遮挡和数据噪声的影响。

2、此外，现有的地形分析方法在数据处理和特征融合方面往往缺乏足够的灵活性和精度，难以适应快速变化的地形条件和紧急事件的需要，例如，地形数据中的空洞和孤立点的处理通常没有得到充分解决，这会影响最终数据的质量和可用性，在地形变化预测和监测方面，现有技术往往不能提供及时准确的预警，从而限制了其在预防自然灾害和规划城市发展中的应用效果。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于fme的激光雷达地形特征智能提取方法。

2、基于fme的激光雷达地形特征智能提取方法，包括以下步骤：

3、s1，激光雷达点云数据采集及预处理：采集激光雷达点云数据，并对点云数据进行预处理，预处理包括去除噪声和异常点；

4、s2，点云分割与地物特征提取：对点云数据进行分割，将地物点与非地物点进行分离，根据地物点云提取地物特征，地物特征包括高度、坡度以及曲率；

5、s3，时空动态特征建模：引入时空动态特征模型，结合时序激光雷达点云数据和地理信息数据，对提取地物特征进行预测，实现对地形变化的实时监测和预警；

6、s4，自适应地形复杂度感知特征提取：在地物特征提取阶段引入自适应地形复杂度感知特征提取，根据地形复杂度和遮挡情况自动调整地物特征提取的参数，同时，基于时空动态特征模型的分析结果，对地物特征提取参数进行优化；

7、s5，fme算法的应用：利用fme算法对提取的地物特征进行融合处理，综合考虑多个特征之间的关联，并在融合处理过程中，结合自适应地形复杂度感知特征提取的结果；

8、s6，地形特征细化与质量增强：在提取地物特征后，细化地物特征以增强地形数据的质量，包括填补地形数据中的空洞以及去除因误差或异常数据引入的孤立点。

9、进一步的，所述s2中的点云分割与地物特征提取包括：

10、s21，接收点云数据：接收预处理后的激光雷达点云数据；

11、s22，点云数据分割：应用基于密度的k-means聚类算法对点云数据进行分割，以区分地物点和非地物点，地物点包括地面、建筑物、植被，非地物点包括由噪声、飞鸟引起的异常点；

12、s23，地物特征提取：对于分割后识别为地物点的点云数据，进行特征提取，具体包括：

13、s231，高度提取：应用数字地面模型生成算法计算地物点的高度，高度h的计算公式为：

14、h＝zg-zr；

15、其中，zg是地物点的高度值，zr是相应参考地面的高度值；

16、s232，坡度提取：应用地形坡度计算方法，基于高度数据计算坡度，坡度s的计算公式为：

17、

18、其中，和分别是高度在x和y方向的偏导数；

19、s233，曲率提取：应用曲率分析技术，根据地物点的空间分布计算曲率，曲率k的计算公式为：

20、

21、其中，和是高度关于x和y的二阶偏导数。

22、进一步的，所述s3中的时空动态特征建模包括：

23、s31，数据整合：收集并整合时序激光雷达点云数据和地理信息数据，以形成综合数据；

24、s32，关键特征提取：从整合后的综合数据中提取关键特征，关键特征包括地物特征以及影响地形变化的环境因素，并利用历史数据建立基线特征模型；

25、s33，建立时空动态特征模型：引入时空动态特征模型，结合季节变化、自然灾害事件的影响，来分析关键特征的时间序列变化；

26、s34，地形变化预测与监测：利用时空动态特征模型对未来的地物特征变化进行预测，时空动态特征模型将评估预测数据与基线特征模型的偏差，以识别地形变化；

27、s35，实时监测与预警：将预测结果集成到实时监测单元中，实时监测单元配置有警报机制，当地形变化超出预设阈值时触发警报。

28、进一步的，所述时空动态特征模型采用时空卷积神经网络(stcnn)模型，所述时空卷积神经网络(stcnn)模型包括：

29、多尺度时空特征提取：引入多尺度卷积操作的同时，结合时空注意力机制，以自适应地调整不同尺度特征的重要性，从而捕捉地形特征的时空动态变化；

30、所述多尺度卷积操作的计算公式为：

31、

32、其中，是在第l层的多尺度特征图，xt是输入数据，k(l)是第l层的卷积核，b(l)是偏置项；

33、所述时空注意力机制的计算公式为：

34、

35、

36、其中，是第l层的时空注意力权重，w(l)和b(l)是时空注意力权重的参数，是加权后的特征图；

37、时空特征融合与映射：结合多尺度特征图和时空注意力权重，进行时空特征融合，并利用全连接层映射到地形特征空间；

38、所述时空特征融合的计算公式为：

39、其中，ft是时空特征的融合表示；

40、所述全连接层映射的技术公式为：

41、其中，fc表示全连接层。

42、进一步的，所述s34中的地形变化预测与监测包括：

43、s341，时空动态特征模型训练：利用历史激光雷达点云数据和地理信息数据训练时空动态特征模型，将时序的地物特征数据作为输入，通过学习地形的时空变化模式，来预测未来地物特征的变化趋势；

44、s342，特征变化预测：基于训练好的时空动态特征模型，对未来时序的激光雷达点云数据和地理信息数据进行预测；

45、s343，偏差评估与地形变化识别：将时空动态特征模型预测的地物特征数据与基线特征模型计算得到的预测结果进行比较，若存在较大的偏差，则地形发生变化。

46、进一步的，所述s4中的自适应地形复杂度感知特征提取包括：

47、s41，地形复杂度评估：使用地形复杂度评估方法，对采集到的激光雷达点云数据进行分析，评估地形复杂度和遮挡情况；

48、s42，参数自适应调整：根据地形复杂度评估的结果，自适应调整地物特征提取的参数；

49、s43，时空动态特征模型优化：结合时空动态特征模型的分析结果，对地物特征提取参数进行优化。

50、进一步的，所述地形复杂度评估方法包括：

51、点云密度评估：通过计算激光雷达点云在空间中的密度分布来评估地形复杂度，计算公式为：

52、

53、其中，d是点云密度，n是点云中的点数，v是评估区域的体积；

54、地形坡度评估：通过计算地形表面的坡度来评估地形的复杂程度，计算公式为：

55、

56、其中，s是地形坡度，δz是高程变化量，δx是水平距离；

57、地形曲率评估：通过计算地形表面曲率来评估地形的复杂程度，计算公式为：

58、

59、其中，c是地形曲率，和分别是高程在水平方向和垂直方向上的二阶导数。

60、进一步的，所述s5中的fme算法的应用包括：

61、s51，特征融合处理：应用特征融合技术对提取的地物特征进行融合处理，创建综合的特征向量，计算公式为：

62、

63、其中，f是融合后的特征向量，fi(x)是从输入数据x提取的第i个特征，wi是第i个特征的权重；

64、s52，自适应地形复杂度感知的整合：结合自适应地形复杂度感知特征提取的结果来调整特征的权重，优化融合过程，地形复杂度通过地形变异指数dvi来调整权重，dvi的计算公式为：

65、

66、其中，var(z)是地形高度z的方差，mean(z)是地形高度z的均值；

67、s53，模型集成：利用fme算法支持的梯度提升机模型对融合后的特征向量f进行分析和预测。

68、进一步的，所述s53中的梯度提升机模型包括：

69、s531，特征预处理和初始化：调整和标准化输入融合后的特征向量f，计算公式为：

70、

71、其中，f′是标准化后的特征向量，μ和σ分别是融合后的特征向量的均值和标准差；

72、s532，弱学习器的选择与配置：选择决策树作为基学习器，处理地物特征，并进行配置，以适应地形复杂度和数据特性，计算公式为：

73、ht(x)＝tree(f′,y,d)；

74、其中，ht(x)是第t个决策树的输出，d是树的最大深度，y是目标变量；

75、s533，损失函数的定制：定制损失函数以反映地物特征提取的误差特性，计算公式为：

76、

77、其中，l是损失函数，λ和γj分别是正则化项的权重和第j个决策树的复杂度，yi是第i个样本的实际目标值，f′(xi)是第i个样本预测得到的值，n是样本总数，t是决策树的总数；

78、s534，梯度提升与模型优化：应用梯度提升方法逐步优化模型，减少预测误差，计算公式为：

79、

80、其中，ft是第t步的模型预测，ν是学习率，是关于ft的损失函数梯度，n是样本数量；

81、s535，集成优化后的模型：将所有优化后的基学习器集成为最终模型，计算公式为：

82、

83、其中，y是最终预测结果，αt是第t个模型的权重，m是模型总数。

84、进一步的，所述s6中的地形特征细化与质量增强包括：

85、数据空洞填补：zfill(x,y)＝interpolate({z(xi,yi)})；

86、其中，{z(xi,yi)}表示周围已知的地形高度点；

87、孤立点去除：remove if min(distance(p,q))>θ,

88、其中，p是考虑移除的点，q是点p的邻居点集，θ是设定的距离阈值。

89、本发明的有益效果：

90、本发明，通过使用基于fme的激光雷达地形特征智能提取方法，大幅提升了地形特征提取的准确性和效率，通过引入时空动态建模和自适应特征提取，本方法能够应对复杂的地形环境，并实时响应地形变化，这种技术的应用，尤其是在复杂的地形条件下，确保了高精度和高效率的地形数据处理，使得地形变化的监测更加精确和及时。

91、本发明，通过fme算法的应用，优化了数据融合过程，综合考虑了多个地物特征之间的关联，增强了模型的预测能力，自适应地形复杂度感知特征提取结合时空动态特征模型的分析结果，进一步优化了地物特征提取参数，这不仅确保了融合后的特征能够更准确地反映地形特征，也使得模型能够在各种地形条件下提供稳定可靠的预测结果。

92、本发明，通过时空动态特征模型的实时监测和预警功能，为决策者提供了实时数据支持，并能通过发送及时的预警信息帮助相关部门提前做好准备，以应对可能的自然灾害或环境变化，此外，地形特征细化与质量增强步骤确保了提取结果的完整性和应用的实用性，通过数据空洞填补和孤立点去除，进一步提高了地形数据的质量和使用价值。