基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。     

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。     

机载LiDAR点云数据建筑物提取方法适应性研究

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。     

基于车载LiDAR数据的单株树提取

车载LiDAR数据能提供地物表面不同视角且具有容易获得高密度点云数据等优点,能为树木信息的精细提取提供有力保障.基于不同地物具有不同特征等性质,从车载LiDAR数据中对地物进行识别,将三维图形投影到二维平面上进行识别、分离、去噪及细化,运用Matlab编程实现对车载LiDAR数据中树木信息的提取.用全站仪对测区树木进行实地测量并进行定量分析,结果表明,方法可以较好地分离出构成树木的激光扫描点,达到树木提取的目的.     

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。     

机载和车载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。最后通过试验数据验证了该方法的可行性。     

基于地面激光雷达点云的层析合成孔径雷达建筑物三维重构精度评定方法

层析SAR技术可以根据获取的二维SAR影像来进行城市建筑物的三维重建,在不久的将来有望成为城市多维精密监测的重要技术工具。目前,层析SAR城市建筑物三维点云的精度还没有有效的验证方法。本文提出一种基于地面LiDAR三维点云数据来验证层析SAR三维点云数据精度的方法,通过将层析SAR和LiDAR的建筑物点云分割成不同立面,进而逐个面进行立面边界提取,并以LiDAR三维点云数据作为基准,将二者的建筑物几何特征进行对比,从而验证层析SAR城市建筑物三维点云的精度。实验选取盘古七星酒店层析SAR三维点云数据与LiDAR三维点云数据进行对比分析,结果表明基于LiDAR三维点云来验证层析SAR城市建筑物三维点云精度方法的有效性和适用性。     

融合LiDAR和多光谱影像的建筑物自动检测

针对已有的从机载激光雷达(LiDAR)点云提取建筑物的方法多需要设置阈值及分类规则,造成算法适应性不强的问题,该文提出了一种LiDAR点云和多光谱影像进行自动化建筑物检测的方法。首先通过数据预处理从LiDAR点云中分离出建筑物点和树木点,然后综合LiDAR点云的表面曲率、强度信息和对应多光谱影像的NDVI值构建特征向量,最后基于支持向量机完成自动化的建筑物检测。试验结果表明,基于支持向量机的方法可将两种数据源有效结合起来用于自动化的建筑物检测。     

蚁群算法的建筑立面点云数据提取

提出了一种基于蚁群算法的地面激光扫描数据建筑物立面提取方法,该方法可以有效地区分沿街LiDAR扫描景观数据中建筑物立面和位于其前方的树木、街灯、行人、停靠车辆等遮挡物。三组真实的地面激光点云的实验结果表明,该方法能准确、有效地提取建筑物立面点云数据。