【技术实现步骤摘要】
本申请涉及海岸线提取，尤其涉及一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法及装置。
技术介绍
1、在实际的生产建设实践中，对岸线性质的认知需求往往要大于对岸线位置的认知需求。例如，对于海水养殖业也来说，不同性质的海岸带地形适合养殖的海产经济动植物差别很大，因此在养殖规划时首先会考虑海岸带地形性质。又如，从军事作战的角度来讲，在大规模的登陆作战时，要避免将登陆地点选在岸高崖深的岩石陡岸处，以及避免将登陆地点选择在淤泥遍布、行进困难、遮蔽物稀少的平缓淤泥质海岸处。因此，相关的地理信息产品需要同时满足对海岸线性质的识别、以及对海岸线位置的测量这两种需求，但目前尚无成熟的方案能够解决对海岸线性质进行自动识别的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法及装置，用以解决现有技术中难以对海岸线性质进行自动识别的问题。
2、为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：
3、一方面，本申请实施例提供一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法，包括：
4、获取待测量海岸的多波段lidar点云数据，所述多波段lidar点云数据包括所述多波段lidar点云数据中每个激光点的坐标信息和回波强度值；
5、基于每个所述激光点的坐标信息，分别确定每个所述激光点对应的几何特征值；
6、获取所述多波段lidar点云数据中与每个激光点相邻的，且与所述激光点对应的波段不同的邻近激光点，并基于所述
7、对所述多波段lidar点云数据进行提取处理，以从所述多波段lidar点云数据中提取出所述待测量海岸的海岸线碎部点；
8、基于预先训练的分类模型，根据所述海岸线碎部点的几何特征值和所述融合回波强度值，对所述海岸线碎部点进行性质识别处理，得到所述海岸线碎部点的性质类型，所述海岸线碎部点的性质类型用于确定由所述海岸线碎部点构建的所述待测量海岸的海岸线的性质，所述分类模型为基于预设机器学习算法构建的用于确定所述海岸线碎部点的性质类型的模型。
9、另一方面，本申请实施例提供一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别装置，包括：
10、点云获取模块，用于获取待测量海岸的多波段lidar点云数据，所述多波段lidar点云数据包括所述多波段lidar点云数据中每个激光点的坐标信息和回波强度值；
11、特征确定模块，用于基于每个所述激光点的坐标信息，分别确定每个所述激光点对应的几何特征值；
12、强度融合模块，用于获取所述多波段lidar点云数据中与每个激光点相邻的，且与所述激光点对应的波段不同的邻近激光点，并基于所述激光点的回波强度值，以及所述邻近激光点的回波强度值，对所述激光点的回波强度值进行融合归一化处理，得到所述激光点对应的融合回波强度值；
13、碎部点提取模块，用于对所述多波段lidar点云数据进行提取处理，以从所述多波段lidar点云数据中提取出所述待测量海岸的海岸线碎部点；
14、性质识别模块，用于基于预先训练的分类模型，根据所述海岸线碎部点的几何特征值和所述融合回波强度值，对所述海岸线碎部点进行性质识别处理，得到所述海岸线碎部点的性质类型，所述海岸线碎部点的性质类型用于确定由所述海岸线碎部点构建的所述待测量海岸的海岸线的性质，所述分类模型为基于预设机器学习算法构建的用于确定所述海岸线碎部点的性质类型的模型。
15、再一方面，本申请实施例提供一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别设备，包括处理器和与所述处理器电连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现上述基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法。
16、再一方面，本申请实施例提供一种存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法。
17、采用本申请实施例的技术方案，通过获取待测量海岸的多波段lidar点云数据，多波段lidar点云数据可以包括多波段lidar点云数据中每个激光点的坐标信息和回波强度值，基于每个激光点的坐标信息，分别确定每个激光点对应的几何特征值，获取多波段lidar点云数据中与每个激光点相邻的，且与激光点对应的波段不同的邻近激光点，并基于激光点的回波强度值，以及邻近激光点的回波强度值，对激光点的回波强度值进行融合归一化处理，得到激光点对应的融合回波强度值，对多波段lidar点云数据进行提取处理，以从多波段lidar点云数据中提取出待测量海岸的海岸线碎部点，基于预先训练的分类模型，根据海岸线碎部点的几何特征值和融合回波强度值，对海岸线碎部点进行性质识别处理，得到海岸线碎部点的性质类型，分类模型为基于预设机器学习算法构建的用于确定海岸线碎部点的性质类型的模型。这样，可以通过由预先训练的分类模型，根据海岸线碎部点的几何特征值和融合回波强度值，对海岸线碎部点进行性质识别处理，得到海岸线碎部点的性质类型，以基于海岸线碎部点的性质类型确定由海岸线碎部点构建的待测量海岸的海岸线的性质，实现了对海岸线性质的自动识别，并通过提高海岸线碎部点的性质识别准确性，提高了由海岸线碎部点构建的待测量海岸的海岸线的性质识别准确性。
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1.一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多波段LiDAR点云数据中与每个激光点相邻的，且与所述激光点对应的波段不同的邻近激光点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述预设搜索范围基于所述多波段LiDAR点云数据的点云密度确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多波段LiDAR点云数据为双波段LiDAR点云数据，所述基于所述激光点的回波强度值，以及所述邻近激光点的回波强度值，对所述激光点的回波强度值进行融合归一化处理，得到所述激光点对应的融合回波强度值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多波段LiDAR点云数据为大于双波段的多波段LiDAR点云数据，所述基于所述激光点的回波强度值，以及所述邻近激光点的回波强度值，对所述激光点的回波强度值进行融合归一化处理，得到所述激光点对应的融合回波强度值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光点对应的几何特征值包括基于所述激光点的坐标信息确定的
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多波段LiDAR点云数据进行提取处理，以从所述多波段LiDAR点云数据中提取出所述待测量海岸的海岸线碎部点，包括：
8.一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别装置，其特征在于，包括：
9.一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别设备，其特征在于，包括处理器和与所述处理器电连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于从所述存储器调用并执行所述计算机程序以实现权利要求1-7任一项所述的基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1-7任一项所述的基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多波段点云数据的海岸线碎部点性质识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多波段lidar点云数据中与每个激光点相邻的，且与所述激光点对应的波段不同的邻近激光点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述预设搜索范围基于所述多波段lidar点云数据的点云密度确定。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多波段lidar点云数据为双波段lidar点云数据，所述基于所述激光点的回波强度值，以及所述邻近激光点的回波强度值，对所述激光点的回波强度值进行融合归一化处理，得到所述激光点对应的融合回波强度值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多波段lidar点云数据为大于双波段的多波段lidar点云数据，所述基于所述激光点的回波强度值，以及所述邻近激光点的回波强度值，对所述激光点的回波强度值进行融合归一化处理，得到所述激光点对应的融合回波强度值，包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜怀刚，邢侃，陈阳，衣宁，侯丽，高姗，解新玉，赵佳宁，王晓宇，张利奎，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军参谋部海图信息中心，
类型：发明
国别省市：
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