Die charakteristischen Punkte des Konturpunktwolken sind der Schlüssel zur Bestimmung der geometrischen Form des Objekts und spielen in Bereichen wie der Zielentdeckung und -lokalisierung eine wichtige Rolle. Das Ziel dieser Studie ist es, die Merkmale des Konturpunktwolken direkt zur Extraktion der charakteristischen Punkte des Konturpunktwolken zu nutzen. Zuerst, durch die Verwendung der Cholesky-Zerlegung, um die Haupt- und Nebeneigenvektoren zu bestimmen, und Konturen und Grenzpunkte aufzubauen, die jeweils die Haupt- und Nebeneigenvektoren als Konturgestze nutzen, um Konturmerkmale zu extrahieren. Dann, durch den Aufbau eines Modells der Informationsentropie der dimensionsbezogenen Merkmale des Nachbarpunkts, um die optimale Anzahl von Nachbarpunkten zu bestimmen, die Eigenschaften der Verteilung der Winkel zu analysieren, die durch den Ziel-Punkt in der Projektionsebene und den Nachbarpunkten gebildet werden, und eine methode zur präzisen Extraktion von Grenzpunkten auf der Grundlage der verteilung von Nachbarschaftsmerkmalen vorzuschlagen. Schließlich, einen Ansatz zur Bildung einer zweidimensionalen Darstellung der Nachbar-Punkte auf der Projektionsebene auf der Grundlage von vier Elementen zu entwickeln und ein Modell zur Extraktion von Grenzpunkten auf Basis mehrerer Parameter wie der Entfernung des Punktes zur Geraden und der Abweichung in der Anzahl der Punkte auf jeder Seite der Geraden aufzubauen.

Fernerkundung; Punktewolke; Konturpunkte; charakteristische Punkte; Randpunkte; Faltlinienpunkte; Nachbarfunktionalität; Projektionsebene; Merkmalsextraktion