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机载LiDAR技术(LiDAR:Light Detection and Ranging)近些年发展迅速,在三维城市建模等方面应用广泛。机载LiDAR技术快速、准确、高效的获取地表三维点云信息为三维城市建模提供数据基础,建筑物点云信息提取成为三维城市建模重要组成部分。如何通过三维点云数据提取建筑物信息,是目前重点研究的问题。本文通过研究LiDAR点云数据的高程特征及几何分布特征,总结现有点云滤波算法和建筑物信息提取方法,结合点云数据的特点,改进了 TIN网滤波算法和平面拟合方法,最终能够实现非地面点的准确分离和建筑物信息的高精度提取。主要研究内容包括以下几个方面:(1)改进了 TIN(triangulated irregular network,不规则三角网)网滤波算法。根据不同地物点云之间存在的高程差值,设置不同的高差阈值,并结合TIN网滤波算法进行地面点与地物点之间的分离。该方法能够准确分离地面点与地物点,有效保留建筑物等地物目标点云数据。(2)应用建筑物屋顶点云数据的斜率变化特点进行建筑物点云提取。建筑物屋顶大多数都是规则的几何图形,而且呈近似水平、倾斜平面或连续平滑的曲面。因此,通过控制邻近点云的斜率范围及水平距离,进行近似水平平面、倾斜平面或连续光滑曲面的点云提取。该方法能够较准确地提取连续平滑的建筑物屋顶信息。(3)应用cα-shape算法提取建筑物边缘点,并拟合出轮廓线。选取部分规则形状的建筑物屋顶点云通过α-shape方法检测出的边缘点,然后将得到的边缘点进行最小二乘拟合得到建筑物轮廓线,最后通过规则化将建筑物轮廓线逼近真实轮廓线。实验证明该方法能准确提取规则形状的建筑物屋顶轮廓线,并且逼近真实建筑物轮廓。选取Terrasolid软件部分测试数据对本文算法进行实验验证,同时与Terrasolid软件的处理结果进行对比。通过对比实验证明,本文算法能够有效保留非地面点云信息,并准确提取建筑物屋顶点云,得到逼近真实轮廓的规则几何形状的建筑物屋顶轮廓线。