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.     

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。     

几何与Gabor纹理特征的机载LiDAR点云建筑物提取

针对仅基于LiDAR点云的几何特征难以区分高程相似地物,且建筑物轮廓边缘信息提取精度不高的问题,该文提出一种基于几何特征与纹理特征的建筑物点云提取方法。利用圆柱体邻域计算16个与强度、高程、平面和密度相关的空间几何特征;通过Gabor滤波器提取24个纹理特征;再通过ReliefF特征选择前10个最优特征训练随机森林分类器,实现建筑物点分类。通过3组机载点云数据试验,对比仅使用点云几何特征(OP)、几何与纹理特征(OP+TE)、几何与纹理特征并特征选择(OP+TE+FS)3种方法的建筑物提取效果。实验结果表明,加入点云纹理特征并进行特征选择,能够进一步减少点云建筑物的漏提取和误提取现象,具有更高的完整率和准确率。     

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...     

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。     

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。     

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。     

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。     

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。     

Segmentation of Airborne Point Cloud Data for Automatic Building Roof Extraction

Roof plane segmentation is a complex task since point cloud data carry no connection information and do not provide any semantic characteristics of the underlying scanned surfaces. Point cloud density, complex roof profiles, and occlusion add another layer of complexity which often encounter in practice. In this article, we present a new technique that provides a better interpolation of roof regions where multiple surfaces intersect creating non-manifold points. As a result, these geometric features are preserved to achieve automated identification and segmentation of the roof planes from unstructured laser data. The proposed technique has been tested using the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing benchmark and three Australian datasets, which differ in terrain, point density, building sizes, and vegetation. The qualitative and quantitative results show the robustness of the methodology and indicate that the proposed technique can eliminate vegetation and extract buildings as well as their non-occluding parts from the complex scenes at a high success rate for building detection (between 83.9% and 100% per-object completeness) and roof plane extraction (between 73.9% and 96% per-object completeness). The proposed method works more robustly than some existing methods in the presence of occlusion and low point sampling as indicated by the correctness of above 95% for all the datasets.     

利用LiDAR点云强度的十字剖分线法道路提取

由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。     

机载激光点云数据中电力线自动提取方法

提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。     

基于线性体素分割的机载LiDAR点云数据电力线提取

提出了一种基于线性体素分割的机载LiDAR点云电力线自动提取方法.该方法首先基于八叉树结构对海量三维点云数据进行体素化处理,再对体素点云进行线性检测,并结合马尔可夫随机场(MRF)对线性体素进行分割.然后在分割得到的线性段中,通过杆塔和电力线之间上下文关系的先验知识对杆塔进行精度定位,获取杆塔连接线边集.最后,通过设定...     

基于机载LiDAR的电塔点云提取与重建

基于机载激光雷达点云,提出一种综合点云预处理、地面点滤波、电塔点云定位获取以及电塔结构线建模的电塔点云提取与重建方法.该方法首先对电力线路点云进行去噪等预处理,再使用渐进三角网滤波去除地面点,然后在电力线路分段的基础上,通过高程连通性定位电塔所在分段,再将电塔分段点云投影到水平面上并结合密度聚类算法和高程差特性对电塔聚...     

多标记点过程的Lidar点云数据建筑物和树冠提取

将机载激光扫描点云数据转换成点云特征影像,提出基于多标记点过程的建筑物和树冠目标几何对象的自动提取方法.首先根据目标的几何特征建立吉布斯自由能变模型,通过目标的一致性建立该模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立该模型的先验项.然后利用可逆跳转马尔可夫蒙特卡洛(RJMCMC)算法进行采样,并采用模拟退火算法进行优化求解,实现建筑物目标和树冠目标几何对象的多目标自动提取.试验结果表明该方法能够从机栽激光扫描数据中有效地提取建筑物和树冠,具有较强的稳健型.     

利用地形开度算子自动提取激光雷达点云断裂线

基于机载激光雷达（LiDAR）点云生产高质量的数字高程模型（DEM）,需要地形特征线的约束。本文针对现有断裂线提取算法仅仅考虑了地表的局部变化,错提取率高的现状,从人工解译的角度出发,引入地形开度（topographic openness）作为一种定量描述地表整体变化的地形特征,提出了基于地形开度的断裂线自动提取算法。首先将原始地面点按高程采样成距离图像,然后通过地形开度算子获取地表的主体结构变化,最后结合形态学算子和边缘提取算子提取断裂线种子点并跟踪断裂线矢量。试验结果表明,该算法无需人工干预,能够快速提取较完整的断裂线。     

利用Terrasolid进行机载与车载LiDAR点云数据的融合

介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。