【摘 要】
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人工提取LiDAR点云中的特征点粗差很大。本文提出了一种结构化提取特征点的方法，并对其平差优化，计算得到最佳逼近真实位置的特征点。本文以一幢建筑物的LiDAR点云为实验数
【机 构】
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同济大学测量与国土信息工程系 现代工程测量国家测绘局重点实验室，上海 200092
【出 处】
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第一届全国激光雷达对地观测高级学术研讨会
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人工提取LiDAR点云中的特征点粗差很大。本文提出了一种结构化提取特征点的方法，并对其平差优化，计算得到最佳逼近真实位置的特征点。本文以一幢建筑物的LiDAR点云为实验数据，首先对目标建筑物LiDAR点构造不规则三角网，过滤边界边提取出边界点，进而拟合出初始轮廓线。利用房屋建造时边界线相互垂直平行等条件，对初始角点进行平差优化，计算得到较为准确的特征点坐标。
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