14、大规模机载激光雷达点云的最优尺度特征提取

大规模机载激光雷达点云的最优尺度特征提取

1. 引言

机载激光雷达（LiDAR）技术能够高效地捕获大面积地区的三维地形数据，这些数据以点云形式存在，是无结构的。为了理解环境及其组成部分，需要对这些数据进行上下文理解，因此语义分类成为关键处理过程。然而，大规模点云数据的特征提取和语义分类是计算密集型任务，尤其是在评估多个尺度以确定最优尺度时。本文介绍了一种使用阿帕奇 Spark和 Cassandra的集成框架，用于管理和处理大规模点云数据，从而提高计算效率。

2. 方法论

2.1 数据处理框架

我们使用了一个集成的阿帕奇 Spark-Cassandra框架，用于大规模机载 LiDAR点云的语义分类，通过优化尺度特征提取和交互式可视化。设计了一个适当的 3阶段工作流，以有效地利用这个框架：

1. 数据管理与预处理
2. 最优尺度特征提取
3. 交互式可视化

2.1.1 数据管理与预处理

点云数据的预处理包括数据清洗、格式转换和初步筛选。我们使用阿帕奇 Spark进行数据管理，通过弹性分布式数据集（RDDs）将数据分布在多个集群节点上，以便在集群节点上进行并行处理。Cassandra用于持久存储，确保数据的可靠性和高效查询。

2.1.2 最优尺度特征提取

特征提取是点云处理中最计算密集的步骤之一。当跨多个尺度进行特征提取并根据香农熵确定最优尺度时，计算需求会显著增加。我们使用随机森林