原始机载LiDAR点云中建筑物激光点的自动提取

提出了一种基于原始离散LiDAR点云的多层结构建筑物激光点自动提取方法。首先对原始离散Li-DAR点云进行不规则三角网构建,然后利用分阶段区域生长的原理逐阶段遍历TIN中的各三角面。依据三角面的法向量方位角判定建筑物的各层结构,依次提取出多层建筑物的墙面及各级屋顶面,最后将提取出的各层屋顶面数据进行分类存储,确保提取出的各栋建筑物激光点之间相互独立且包含各层屋顶结构等细部特征信息,便于后续各建筑物的三维重建。     

建筑物LiDAR点云的屋顶边界提取

提出了一种建筑物LiDAR点云的屋顶边界提取方法.首先构建了离散的建筑物屋顶LiDAR点的TIN模型,在TIN模型中根据点的空间几何关系,过滤整个三角网的边界线,从而过滤出初始边界点.在初始边界点构成的边界中,过滤出边界斜率变化显著的点作为拐点.利用所有的屋顶LiDAR点将拐点扩展,得到边界的扩展点,由扩展点构成的屋顶边界为最终提取的建筑物屋顶边界.     

基于GLCM纹理特征的LiDAR点云建筑物自动提取

LiDAR技术可以快速获取高精度的地形表面三维点云数据。利用LiDAR点云进行建筑物自动提取时,有些建筑物与树木连在一起,有些区域还有大片树林,在此情况下,很难将二者区分开来。在没有其他辅助数据时,LiDAR点云中点的高程及其变化所表现出来的高程纹理特征是区分建筑物与树木的惟一可用特征。基于灰度级共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的纹理特征是对物体表面纹理很好的描述,对上述纹理特征进行分类,可以区分建筑物与树木。介绍基于GLCM纹理特征的Li-DAR点云建筑物自动提取方法。实验结果证明,在没有辅助数据的情况下,该方法也能够自动提取出建筑物。     

基于体元的机载LiDAR点云数据建筑物提取算法

针对目前机载LiDAR点云数据存在的数据组织效率低下以及不利于查询等问题,本文提出了一种基于体元的建筑物提取算法。首先,构建体元模型实现机载LiDAR数据的真三维描述;然后,计算局部邻域曲面拟合残差,将残差最小的体元视作种子体元;最后,根据局部邻域法向量夹角准则来实现种子体元的区域增长,从而获得建筑物点。本文选取ISPRS公开的点云滤波测试数据中的8种复杂场景进行实验,实验结果表明:本文算法不仅原理简单、容易实现,而且具有较好的鲁棒性,不会受地形以及建筑物类型和尺寸的限制,Kappa系数达到80%以上,实现了复杂场景下建筑物的提取。     

一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法

从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。     

结合形态学和TIN三角网的机载LiDAR点云滤波算法

针对传统不规则三角网滤波精度依赖于初始种子点选取的问题,提出一种结合形态学与不规则三角网的机载LiDAR点云滤波算法。首先采用KD树粗差剔除方法对异常点进行剔除,然后利用数学形态学滤波算法对粗差剔除后的点云进行粗滤波,最后采用改进的不规则三角网滤波算法对上述结果进行精滤波。三角网迭代滤波过程中每次对滤波得到的地面点进行整体构网,减少了构网次数以及离散点之间的相互影响。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的3组测试数据进行滤波,结果表明本文方法能够有效降低I类误差和II类误差,验证本文滤波算法的可靠性。     

基于LiDAR点云的建筑物边界提取及规则化

在无需定义主方向及建筑物形状的前提下,提出了一种适合于各种类型建筑的边界提取算法。首先利用凸包算法进行建筑物边界点的提取及排序,接着利用分组的Douglas-Peucker(D-P)算法进行边界特征点的提取,最后实现建筑物边界弧段部分的拟合。     

一种改进的LiDAR点云TIN迭代滤波算法

采用了设定最大内插距离和最大内插角度两个阌值,根据滤波次数动态调整了其值以达到最佳滤波效果,实现并改进了TIN迭代滤波算法。     

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。     

基于LiDAR数据的建筑物自动提取方法的比较

简述三种典型的利用LiDAR点云自动提取建筑物的方法.提出对建筑物提取结果的精度评价指标,并对三种方法的提取结果进行比较.结果表明摹于Dempster-Shafer理论的建筑物自动提取方法最为稳健.     

利用机载LiDAR点云提取复杂城市建筑物面域

机载LiDAR技术为探测建筑物提供了大量三维点云坐标.为了能从植被中有效识别建筑物面域,首先利用渐进式TIN加密法识别非地面点云,经过移除低于地面3 m的点云和孤立点云后生成菲地面点云的二值化格网,依据自定义的分割算子打断建筑物和植被间的可能连接;然后通过区域生成算法以高差阈值来聚类二者的面域,并使用大坡度密度阈值来提取建筑物的面域;最后使用形态学闭算子填充面域孔洞并平滑其边缘.选取3个典型的复杂城市区域进行测试,结果显示,各区域的提取质量与完成率均高于91％,表明该算法能够达到自动识别建筑物的目的.     

机载LiDAR建筑物点云渐进提取算法

针对机载LiDAR建筑物点云提取过程中易受植被的影响的问题,本文提出了一种机载LiDAR建筑物点云的渐进提取算法.首先通过布料模拟滤波算法对地面点云与非地面点云进行区分,在此基础上利用最大类间方差法算法(Otsu)对非地面点云进行阈值分割,提取初始建筑物点云;然后根据点云的连通性对初始建筑物点云进行密度聚类分割(DBS...     

基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建

针对传统LiDAR点云建筑物三维重建方法中基于平面假设的面片提取思想的局限性,基于建筑物等高线特性,研究建筑物等高线分族过程,通过对等高线形状的识别达到对建筑物屋顶模型的识别,使得重建的屋顶类型不再局限于平面屋顶形式,提高了重建的自动化程度。     

基于高程突变TIN的改进机载LiDAR点云滤波算法

在研究高程突变TIN的滤波算法基础上,对该算法进行了改进。首先,进行粗差剔除,之后以Mean Shift算法进行点云分类,并分块构造D-TIN,分别设置动态坡度阈值;最后,对滤波结果进行定性与定量分析。实验表明:改进的算法能够有效地滤除原算法中不能滤除的植被及其他地物,提高了滤波的准确性。     

基于机载LiDAR点云滤波的矿区DEM构建方法

机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

一种基于LiDAR数据的建筑物自动提取方法

基于LiDAR点云数据,提出一种由粗到细的建筑物自动提取方法。首先利用ISODATA算法对LiDAR数据生成的DSM进行聚类,在此基础之上依据建筑物的面积、地面点的高度差和坡度信息进行建筑物粗提取,最后利用地物的空间邻域关系对粗提取到的建筑物进行精处理。实验结果表明,该方法可以得到较高精度的建筑物信息。     

机载LiDAR点云的多层建筑物三维轮廓模型自动重建

以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一种新的基于点云数据的多层建筑物三维轮廓模型高精度自动重建方法。在已完成建筑物结构提取及轮廓规则化处理的基础上,利用多层屋顶轮廓在水平投影面内的相邻关系,将各层屋顶中同等级屋顶的相邻关系概括为平行边、不平行且不相交、相交3种相邻形式,结合多层屋顶的层级结构信息对相邻轮廓边界进行一致性处理。实验证明本文方法可以进一步消除多层建筑物各屋顶轮廓的规则化处理误差,使相邻轮廓边界在水平投影面内严格重合,同时重建后建筑物三维轮廓模型的正确性与完整性较高,拐点的定位精度优于激光点平均间距。