基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分，也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题，基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据，提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理，再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云，然后利用点云的强度信息初提取道路点云，针对与道路材质相似的停车场等地物点云，在构建TIN的基础上，使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取，最后使用α-shape算法对道路边界进行提取，并利用算法对实测的点云数据进行道路提取，以准确率和误分率对本文算法进行定量分析，结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。