基于机载激光扫描数据提取建筑物的研究现状

机载激光扫描系统是集成了GPS、惯性导航系统(INS)和扫描激光测距系统并利用飞机作为运行平台,来获取地面的三维位置,进而快速生成数字表面模型(DSM)。随着机载扫描激光测距系统的不断完善和发展,获取城市DSM数据也变得越来越快速,而且方便和经济可靠,地面激光点的密度也大大提高。目前国外激光扫描系统的激光点密度一般都达到了1～20点/m2,因此利用机载激光扫描系统获取的城市DSM提取建筑物也渐渐受到重视。利用激光扫描数据提取建筑物可以分为两大类,第一类是单纯以获取的机载激光测距数据来提取建筑物,第二类是融合激光测距数据和其他相关信息的建筑物提取,如融合航空影像、融合IKONOS高分辨率卫星影像来提取建筑物。本文对国际上利用机载激光扫描测距数据进行建筑物提取的最新研究进展进行了一些分析,同时也给出了应用我国研制的机载激光扫描数据提取建筑物的试验研究和初步结果。     

移动激光扫描数据的道路标线自动提取

针对道路标线三维矢量数据难以高效精确获取的问题,该文提出了一种从移动激光扫描数据中自动提取道路标线的新方法。基于平缓路面这个假设,利用邻域高程一致性的判断方法提取地面点。将地面点根据轨迹数据分割成多组剖面,对每个剖面上的点云进行强度直方图统计,找到强度值有突变的点。以此为种子点通过强度值区域生长以得到完整的标线,利用点云模板匹配的方法剔除错误点集。最后对标线点云进行矢量化得到三维矢量线。通过城市中大约2km长的移动激光点云数据的实验,证明本文提出的方法在提取道路标线方面能得到较好的结果。     

利用机载LiDAR点云数据提取城区道路

提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先,利用机载LiDAR点云的高程和强度属性,对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云;然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云;最后采用α-Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓,并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明,该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。     

车载激光扫描点云中建筑物边界的快速提取

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征（平面距离、高程差异和点密集程度等）确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW（InverseDistanceWeighted）内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN（TriangulatedIrregularNetwork）,并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。     

基于机载LiDAR点云数据的城区道路提取

对于利用机载LiDAR点云数据提取城区道路提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;其次采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较正确和完整地提取城区道路。     

车载激光扫描数据的道路边界线提取方法

鉴于城市道路两侧具有路坎这一特点,结合车载激光扫描系统的轨迹数据将整体点云进行分块处理,从每一块点云中截取部分数据投影到相应的截面上;然后,对获取的截面数据进行分割处理提取伪扫描线,根据路坎的坡度以及高差特点从伪扫描线中识别出路坎点;最后,利用三次样条插值的方法对提取的道路路坎点进行插值处理,得到道路边界线。实验证明了该方法的可行性和有效性。     

遥感影像中城市道路的提取

阐述了城市遥感影像中道路提取的特点,以及当今道路特征提取的一些研究成果。根据城市道路的特点,设计了根据植被指数先提取道路两旁的植被方法,通过面积阈值和形状指数阈值剔除图斑,以及应用数学形态学,对图像进行细化,可以提取道路目标。实验结果证明这一方法的正确性。     

车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法

车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云.本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法.在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中,道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92％、95.80％和91.13％.通过定量和定性的试验分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的规则道路提取,同样适用于无固定宽度的非规则道路提取.     

机载激光扫描数据分割的三维数学形态学模型

机载激光扫描点云的三维数字图像表达模型将二维形态学运算推广至三维,给出基于三维数字图像的膨胀和腐蚀运算方法。针对点云三维数字图像,提出基于三维数学形态学和聚类分析的分割方法。将点云三维数字图像进行膨胀和聚类分析,依据聚类结果得到点云的分割结果。讨论了本方法两个参数与点云分辨率、地物间隔之间的关系。选用两套实例数据进行实验,并将第一套数据计算结果与Mean Shift算法、渐进三角网加密算法进行比较,从分割评价因子、精度、计算效率等方面分析本文方法与其他两种方法的优劣,最后分析了本文方法的稳定性。     

机载激光扫描测距仪的性能分析

本文对机载激光扫描测距系统的探测信号功率、背景噪声、信噪比等性能以及它们之间的关系等进行了定量化的评估和定性的分析,探讨了探测信噪比与测量距离、恒虚警概率探测时阈值／噪声比等问题,为机载激光扫描测距系统在遥感和测绘中的使用及系统性能的改进提供了科学的参考依据,其分析方法具有普遍意义,可用于不同的机载或星载激光扫描测距系统的分析。