论文部分内容阅读
为了从海量的LiDAR点云中分离出建筑物点类,先利用渐进式不规则三角网加密法过滤出地面点类,然后根据建筑物顶面的主成分和法向量分类出建筑物顶面点;在区域增长法分割出初始建筑物面片后,通过面片的形状属性删除围墙面域,并以数学形态学的闭算子填充小的孔洞;最后以建筑物面积阈值剔除小的植被区域。以3个典型的复杂城市区域为例测试算法的提取效果,结果显示建筑物的探测率和探测质量优于92%。