32、大规模机载激光雷达点云处理的实验结果

大规模机载激光雷达点云处理的实验结果

1. 引言

机载激光雷达（LiDAR）技术能够捕获大面积区域的三维地形数据，这些数据以点云的形式存在，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，语义分类成为处理点云数据的关键步骤。本文将探讨如何使用阿帕奇 Spark和Cassandra的集成框架对大规模机载激光雷达点云数据进行最优尺度特征提取和语义分类，并展示其在DALES数据集上的实验结果。

2. 方法论

2.1 集成框架

我们使用了阿帕奇 Spark和Cassandra的集成框架来处理大规模机载激光雷达点云数据。该框架不仅能够高效管理数据，还能进行语义分类和交互式可视化。以下是具体的工作流程：

1. 数据管理 ：通过阿帕奇 Spark的弹性分布式数据集（RDD）管理数据，确保数据能够在多个集群节点上并行处理。
2. 特征提取 ：使用Spark计算局部几何描述符，并根据香农熵确定最优尺度。
3. 语义分类 ：利用随机森林分类器对点云数据进行分类。
4. 可视化 ：通过交互式可视化工具实时更新感兴趣区域的选择，并在描述符计算变化时显示特征向量。

2.2 实验环境

为了验证所提出方法的有效性，我们在DALES机载激光雷达点云数据集上进行了实验。该数据集包含约5亿个3D点，覆盖了不列颠哥伦比亚省萨里的一个区域，存储在40个瓦片中，每个瓦片包含约120