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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。 相似文献
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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。 相似文献
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严厉打击违法用地和违法建设行为,能保护国土资源不受侵害、提升城市形象、维护社会公平和国家法律法规.利用卫星影像监测"两违"行为,具有覆盖范围广、监测频率高、成本低、受限制条件少等优势,随着卫星影像空间、时间分辨率的逐渐提高,使月度亚米级卫星影像在"两违"监测中的应用成为可能.研究利用月度亚米级卫星影像开展"两违"监测应用的方法,以北京市为例介绍了具体应用情况,并总结了技术关键点.利用高空间分辨率、高频次卫星影像可以有效提高"两违"监测的准确性和时效性,内业变化检测和外业核查相结合的方式可为"两违"执法提供更为客观准确的数据基础和决策依据. 相似文献
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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。 相似文献
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机载激光扫描和航空摄影测量两种技术获取的点云属性差异大,变化检测易受噪声和数据误差影响。为此设计了一种非监督的建筑物变化检测方法。首先利用基于坡度信息的渐进三角网加密和基于表面生长的点云分割方法,从激光点云中提取出地面、屋顶和植被3类要素;其次以激光扫描数据为基准检测建筑物拆除和加高两类变化;并对剩下的区域以密集匹配点云为基准探测出新建的建筑物;最后对检测的变化结果进行形态学滤波。实验证明,该方法能有效克服两种点云的差异和密集匹配噪声的影响,不仅能获得锐利的建筑物变化轮廓,而且能得到建筑物增高或拆除的类别标签。 相似文献
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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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为解决城市违法建设和违法占地人工巡查耗时费力,难以及时、动态地进行监测的问题,本文提出了基于遥感技术、地理信息技术和全球定位系统进行"两违"动态监测的新方法.基于国产高景卫星数据进行一月一周期的监测,发现并提取可疑图斑;结合行政区划、土地利用等数据进行图斑筛选;开发"两违"执法监测系统进行建库归档并提供精准的定位信息,辅助执法队员开展外业核查和执法工作.在多个市、县开展了应用,能够快速、动态发现"两违"线索,辅助外业执法,为城市管理提供可行、有效的技术手段. 相似文献
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为解决机载LiDAR点云数据建筑物提取精度不高的问题,首先分析了现有的基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法;然后综合地形、树木、建筑物密度等对建筑物提取的影响,以德国斯图加特市法伊英根的LiDAR点云数据为例进行了建筑物提取实验;最后对提取结果进行了定量精度评定。结果表明,基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取精度为93.1%;而基于数学形态学图像的处理方法和基于Delaunay三角剖分的方法受建筑物形状和地形等限制较多,提取精度分别为87.6%和81.3%,说明基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取方法的准确性较高,限制性条件较少。 相似文献
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提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。 相似文献
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谭金石 《测绘与空间地理信息》2015,(6):81-83
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。 相似文献
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无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息,对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。 相似文献