改进邻域结构与轮廓分析的LiDAR点云立交桥提取

由于缺乏有效并具有针对性的方法以及传统遥感影像的2维局限性,城市立交桥点的识别与轮廓提取存在较大困难。本文基于机载LiDAR点云数据提出一种城市立交桥的提取方法。首先,通过基于局部平面约束的剖面点分割方法,利用多方向扫描线建立改进的剖面邻域点云组织结构,从而提取出立交桥种子点。然后,利用Alpha-shape算法定位立交桥轮廓,并获取立交桥初始点。最后,利用区域增长的方法提取出完整结构,同时获取立交桥轮廓。实验结果表明,从提取结果上获取的立交桥长度、宽度以及形态等指标与人工量测结果相近,具有较高的准确度。