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。     

基于多级网格模型的LiDAR数据河流边缘提取算法

分析了内陆河流域点云数据的特性,提出了一种基于多级网格模型的河流边缘提取算法。首先将目标区域按网格窗口大小进行逐级分层,并建立层级继承关系;然后计算网格的平均高程、平均反射强度、点云密度等参数,利用8邻域判决算法、面积阈值算法和河流连通性原则确定水体网格;最后对河流边缘网格的水体点数据进行提取,确定河流边缘。实验数据表明,该方法能够准确对河流进行提取。     

利用LiDAR和航空影像的屋顶边缘提取及优化

提出以LiDAR为辅助数据对航空影像的规则建筑物进行边缘提取和优化的方法。首先采用Alpha Shapes算法对点云数据进行初始边缘提取,同时规则化初始边缘;再利用屋顶点云辅助航空影像的建筑物分离,采用Canny算子和Hough变换对建筑物分离后影像进行边缘提取,并用LiDAR规则边缘对Hough变换结果进行边缘优化。对比单独运用航空影像进行边缘提取的结果表明,采用优化方法后,提高了屋顶边缘提取的准确性,得到了较完整的建筑物边缘。     

基于最佳阈值形态学方法对机载LiDAR数据进行边缘提取

对机载LiDAR数据的边缘提取方法进行研究。介绍机载LiDAR系统与应用以及机载LiDAR数据处理流程,并运用VC＋＋程序将机载LiDAR数据生成深度影像。将形态学边缘提取方法改进后,运用最佳阈值形态学方法对深度影像进行边缘提取。其中建筑物边缘与Log算子、Candy算子这两种方法相比较,对山脉直接采取此方法进行边缘提取,得出采用最佳阈值形态学方法对边缘提取是有效的,提取的边缘更连续,断点少,有利于判读。     

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。     

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。     

基于LiDAR数据的图像边缘检测

机载激光雷达技术(Light Detection And Ranging,LiDAR)是一种集激光测距、计算机、全球定位系统和惯性导航系统等技术于一身的崭新技术,用于获取高精度、高密度的3维坐标数据.本文以机载LiDAR技术获得的数据为例,通过应用POS软件、Terra和LPS模块获得所需要的图像,并得到预期所需的图像边缘.     

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。     

基于机载LiDAR数据提取特定地表目标的方法

简要介绍了LiDAR数据的特点及应用,重点介绍基于TerraSolid系列软件,利用LiDAR数据提取特定地表目标的有关技术,内容包括建筑物、电力线、电力塔、独立树木3维点云数据的提取和输电线路矢量化、建筑物矢量化及3维建模、独立树木依比例符号化的方法。     

基于LiDAR点云的等高线批量自动提取

等高线是地图上最广泛的地貌表示方法之一,目前,生产实际中,大范围区域的等高线通常使用传统的航测内业方法获得,即经过空三加密后在立体采集设备上采集,不仅费时费力,还要受到天气等多种因素的影响。利用Li DAR技术进行等高线提取,能大幅度提高航测成图作业的生产效率,减少生产环节,缩短生产周期,本文在EPS软件的基础上,对基于Li DAR数据的等高线提取方法进行了改进,并针对大数据量批量处理研究,实验结果证明,使用本文的方法进行大范围等高线自动提取,在保证精度质量的前提下大幅度提高了等高线制作的效率。     

机载LiDAR点云数据与影像数据融合

分析机载LiDAR系统获取的点云数据与影像数据的优缺点,从而取长补短,将二者进行叠加融合,并成功地将航空影像的光谱信息赋给相对应的LiDAR点云,弥补了LiDAR点云在光谱信息方面的缺陷,为LiDAR点云数据的后续处理提供重要的信息支持.     

利用LiDAR点云的真正射影像遮蔽检测

针对LiDAR系统真正射影像生成过程中由于高地物投影差产生的遮蔽问题,结合LiDAR点云数据提出了一种新的检测方法,将传统的基于格网的遮蔽区域检测转化为基于多尺度的TIN三角面片遮蔽检测。利用荆州市区获取的LiDAR数据对该方法与传统方法进行了比较,实验证明,该算法通过多重检测后忽略平坦地区,能够快速、准确地检测出遮挡区域。     

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.     

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。     

基于阈值分割的LIDAR建筑物提取

在介绍常用的阈值分割方法的基础上,详述了基于阈值分割的LIDAR建筑物提取方法,对不同阈值分割方法的优越性与实用性进行分析。研究结果表明,阈值法是一种最简单最基本的图像分割方法。全局阈值能快速有效地分割噪声小、比较均匀的图像,动态阈值和c均值模糊阈值分割对不均匀图像能进行较好的分割,其中c均值模糊阈值分割法最佳。