论文摘要
建筑物是城市区域中最多、最重要的实体,是进行城市建设规划、能源需求评估、城市人口统计的重要依据。机载LIDAR技术融合了激光测距技术、惯性导航技术、差分定位技术和计算机技术,能够直接、快速地获取建筑物的精确三维信息,与传统摄影测量方法相比具有独特的优势,在城市测绘中的作用愈加重要,研究如何利用机载LIDAR数据提取和重建建筑物具有重要的现实意义。现实中常见的建筑物都是比较规则的,外形大多为矩形或矩形综合体。本文在深入分析现有的建筑物提取方法的基础上,基于机载LIDAR点云数据丰富的地物三维信息,设计了对常见的规则建筑物进行自动提取和重建的方法框架,并实验验证了所提出方法的正确性和有效性。本文主要的研究内容和贡献如下:1.详细介绍了机载LIDAR系统的设备组成、测量定位原理、激光点云数据的结构特点,总结梳理了机载LIDAR点云数据处理的基本流程,为论文研究提供理论基础。2.在分析当前主要滤波算法的基础上,针对选取的实验数据采用渐进形态学滤波方法实现了滤波功能。在滤波过程中,结构元窗口尺寸以指数形式递增,通过迭代计算逐级过滤地物点,取得了良好的滤波效果。实验证明,对于高密度的城区点云数据,该方法能有效剔除建筑物集,获取DEM数据。3.基于规则格网数据结构,通过平面拟合计算偏差极小值的方法选取建筑物种子点,以种子点为基础进行区域生长,通过面积阈值判断筛选地物点集,分割出建筑物脚点区块。4.基于单纯的机载LIDAR点云数据,设计了规则建筑物的轮廓自动提取算法。首先对建筑物区块的边缘点进行8方向链码跟踪,提取建筑物初始轮廓;然后利用Douglas-Peucker算法对初始轮廓进行线性简化,去除噪声引起的边缘锯齿效应,得到建筑物的简化轮廓;引入了线段长度加权的方法实现了建筑物主方向估计,最后以建筑物的主方向为约束条件,对简化轮廓进行调整和规格化,得到建筑物的规则轮廓。实验表明该方法对具有两个主方向的建筑物提取效果良好。5.提出了一种人字型屋顶建筑物快速重建算法。该算法以高程值的变化为约束条件分析屋顶面的垂直和平行特性,以直线拟合取代平面拟合,简化了人字型屋顶的重建计算过程。实验结果表明该算法能够有效地重建人字型屋顶建筑物。
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标签：机载激光雷达系统论文; 点云数据论文; 滤波论文; 点云分割论文; 区域生长论文; 片面拟合论文; 建筑物重建论文;