深度图像分割的城市区域倾斜影像密集匹配点云滤波算法

倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。     

无人机影像密集匹配点云在违法占地和违法建筑监测中的应用

当前城市违法占地和违法建筑监测大多基于遥感影像开展,无法有效发现建筑物加建、加盖等情况,利用影像密集匹配点云提取建筑物三维变化是“两违”精准监测的有效途径。本文以贵港市“两违”监测工作为例,以无人机影像密集匹配点云为基础数据,通过构建深度神经网络模型自动提取建筑物点云,并检测不同时相建筑物点云的变化,经叠加审批、规划等自然资源管理数据,快速提取出疑似“两违”图斑并开展监测。     

基于语义的倾斜影像单体建模技术研究

针对应用倾斜航空影像进行自动化建模所创建的建筑物建模存在诸如模型细节缺失,难以获取语义信息的问题,该文提出了一种采用基于语义的建模方式构建建筑物模型的方法;首先对密集图像匹配(DIM)点云进行建筑物类提取,实现场景中建筑和其它地物的分离;然后进行基于点云分割和建筑物验证的建筑物单体标注,以保证对单体建筑物的有效标记;最后利用倾斜航空影像和DIM点云的建筑物各组件的语义识别和提取算法,实现以单体建筑物为建模对象的模型重建;同时,设计适用于建筑物重建的语义建模框架,对单体语义模型进行自动化纹理映射,构建出语义化的建筑物模型。该文提出的建模关键技术方法将有助于减少城市建模成本,提高建模效率,为智慧城市基础数据的建设提供关键技术储备,并发挥相应的的社会和经济效益。     

布料模拟法无人机倾斜摄影建筑点云提取

受布料模拟滤波思想的启发,本文提出一种基于无人机倾斜摄影密集匹配点云的建筑提取新方法。该方法引入布料模拟进行建筑顶面的初步识别,通过模拟布料下落过程,分析布料与对应密集匹配点云之间的作用,确定布料由重力下降后所停留的位置作为建筑顶面的初步识别,然后通过密度聚类算法进行建筑区分,从而实现建筑物顶面的单体化提取。通过实测数据进行试验,结果表明,该方法能取得较好的效果,为基于密集匹配点云的建筑物提取提供一种新思路。     

航空倾斜摄影系统多相机姿态安装误差检校

针对航空倾斜摄影系统多相机间相对关系的姿态误差,提出一种利用下视影像密集匹配点云约束的联合平差多相机姿态安装误差检校方法。文中方法以共线方程为基础,通过联立倾斜立体像对连接点、下视影像密集匹配点云数据提供的高程约束虚拟观测值,采用非线性最小二乘SQPM算法求解倾斜影像的外方位元素改正数,从而解算下视相机与倾斜相机间的姿态安装误差。为了保证连接点可靠性,提高虚拟观测值的有效性,采用下视影像密集匹配的点云约束倾斜影像立体连接点匹配和分布优化过程。利用SWDC-5倾斜摄影系统获取的数据进行实验,通过原始姿态检校参数将下视影像生成的密集点云投影至倾斜立体影像上,在像方有22个像素左右的误差,采用文中方法检校后,像方误差减少到0.29个像素。     

利用倾斜影像重建点云的建筑物变化检测

城镇空间建筑物的变化检测是分析城市空间格局变化的一项重要内容。针对利用卫星影像检测建筑物变化过程中噪声、复杂边界等干扰难题,本文从不同期倾斜影像重建点云中自动提取建筑物平面和高度两个维度的准确变化信息。首先采用布料模拟滤波算法较大程度上减少地形点的影响;然后利用一种动态图神经网络深度学习方法,有效地检测出点云中的建筑物,通过前后两期点云分类后结果对比提取出建筑物的三维变化信息;最后选取杭州市萧山区局部区域的两期倾斜摄影测量密集匹配点云数据开展分析验证。结果表明,本文方法能够在大范围内快速实现可靠的建筑物变化检测,建筑物平面和高程两个维度的变化信息均有很好的反映,为城市精细化管理提供了一种有效方法。     

基于倾斜影像的城市场景隐式曲面重建

在基于倾斜影像的城市场景重建过程中,由于获取影像时存在场景遮蔽和大视点变化的情况,建筑物立面等区域存在着影像密集匹配点云稀疏甚至空洞的情况,自动化重建难度大,难以反映建筑物的真实形态。本文提出了一种新的基于倾斜影像的城市场景隐式曲面重建方法：首先,以倾斜影像密集匹配点云为基础建立Delaunay四面体;然后,对Delaunay四面体进行约束图割,提取出可视化的三角面,进而更加精确地估计点云的法向信息;最终,结合Screened Poisson曲面重建,实现了城市场景的隐式曲面重建。通过多种隐式曲面重建方法的对比试验,验证了本方法的准确性和适用性。     

一种基于无人机倾斜摄影的高精度单体三维建模方法

传统倾斜摄影测量在同时获取正射和倾斜影像数据时,往往对建筑物低空立面纹理采集不够精细,且多数建筑物或地物模型毗连成片,不利于单独管理与使用。鉴于此,提出了一种高精度单体三维建模方法。首先结合建筑物几何特征和分辨率需求,研究三维环绕式航线设计方案,采集覆盖全局的高分辨率影像数据;然后将倾斜摄影模型的点云划分为虚拟网格,并将每个虚拟网格中的点云视为一个整体,通过设置高差提取建筑立面的点云,经点云分类处理,进一步提取轮廓信息;最后通过提取轮廓线相交三角形,实现单个建筑模型的三维构建。结果表明,该方法能自动、高效地单体化构建倾斜摄影建筑模型,对工程建设与发展具有一定的应用价值。     

支持向量机的建筑物激光脚点提取方法

本文提出了一种基于全色波段航空影像和激光雷达数据的建筑物检测方法.如何从激光点云数据中提取出建筑物激光脚点,是建筑物三维重建和轮廓提取的难点问题之一.植被密集区域以及与建筑物紧密相邻的树木的激光点很难与建筑物激光点区分开.本文利用支持向量机对单个激光点的特征进行两分类,特征向量包括激光点的高程、高程变化信息以及与激光点...     

单体建筑物点云数据的CSF净化处理

从场景整体点云数据中提取单体建筑物的点云是建筑物单体三维建模的基础。然而,现有点云提取方法在提取建筑物点云数据时往往包含部分植被、地面等非建筑数据点,不利于建筑物对象建模。针对该问题,本文提出使用CSF方法对初步提取的建筑物点云数据进行净化处理。该方法首先将场景点云数据投影生成点云图像,根据图像特征初步提取单体建筑物点云数据;然后对获得的单体建筑物点云数据采用CSF方法进行净化处理,可以获得较为纯净的单体建筑物点云数据。本文以南京师范大学仙林校区部分区域为研究对象对该方法进行了验证。结果表明,该方法可以较好地对建筑物点云数据进行净化,得到较为纯净的单体建筑物点云数据,为基于点云数据的建筑物单体模型构建打下了良好的基础。