联合空—地LiDAR数据的建筑物精细建模

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城区建筑物三维建模是地理信息科学、遥感、测绘等领域的研究热点。高精确性、高细节性和高完整性的三维建筑物模型在智慧城市、虚拟现实、灾害应急管理等领域应用广泛,经济社会价值日益突出。机载LiDAR和车载LiDAR均适用于大规模城区建筑物三维空间信息地快速获取,分别表达了建筑物的顶部和立面信息。由于数据获取方式不同,机载LiDAR能够获得建筑物顶部相对完整的点云数据,但立面信息缺失,而车载LiDAR能够获取丰富的立面数据,但屋顶点云获取能力有限,若联合两种数据源进行建筑物三维建模,则会获得完整的建筑物几何模型。因此,为了满足建筑物精细建模的需求,本文提出了一套联合机载和车载LiDAR点云数据的建筑物三维建模方法,主要研究内容如下:1总结了国内外基于机载LiDAR、车载LiDAR以及空-地LiDAR融合数据的建筑物模型重建的研究进展,分析了采用机载LiDAR数据、车载LiDAR数据构建建筑物模型的不足,以及联合空-地LiDAR数据的建筑物建模方法的优势及研究重点,为本文联合空-地LiDAR数据构建完整的建筑物三维几何模型奠定基础。2剖析了LiDAR技术原理及硬件设备组成,研究了点云去噪、滤波、DTM模型构建等数据预处理的算法,针对城区机载和车载LiDAR数据特点,给出了点云数据预处理的相关算法。3面向空-地LiDAR数据联合建模,研究了基于机载LiDAR数据的建筑物屋顶几何建模方法。包括:建筑物点云提取及单栋建筑物聚类分割;针对轮廓线的提取,研究采用改进的局部凸壳法提取建筑物初始外轮廓线,并对其进行简化及规则化;采用RANSAC算法进行屋顶面片分割;针对屋顶各面片间拓扑关系,研究采用邻接矩阵对其进行描述。4提出了一套完整的联合空-地LiDAR点云数据构建建筑物立面模型的方法。包括:针对机载和车载LiDAR点云数据特点,研究采用坐标转换和ICP配准相结合的方法对空-地LiDAR点云数据进行融合配准;对于建筑物立面点云分割,本文联合从机载数据中提取的建筑物轮廓线,并结合稳健平面拟合算法从车载点云数据中分割出建筑物立面点云;研究了利用分割后立面点云数据构建立面外轮廓模型及立面细节模型的相关算法,并对屋顶及立面模型融合方法进行了探讨。5实验验证了本文算法的有效性。对文中提出的机载数据屋顶建模方法、车载数据立面建模方法及融合模型进行了实验与分析,结果表明本文方法能构建较完整、精细的建筑物三维几何模型。
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