基于机载LiDAR点云的建筑物提取及三维重建研究

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建筑物是城市建设的重要地物,在现代智慧城市建设、灾害防治、军事勘察等诸多领域都发挥着作用。机载LiDAR能够快速且准确地获得三维空间的坐标信息,基于机载LiDAR点云数据的城市建筑物三维重建具有重要意义,但点云数据存在海量特征,因此,建筑物提取与三维重建的效率、精度都存在一定的问题。因此,如何能精确、迅速、智能化的提取建筑物显得尤为重要。本文将以机载LiDAR点云为主要数据源,遥感影像为辅助数据,开展建筑物提取及三维重建的工作,研究工作如下:(1)国内外研究现状与理论基础介绍。分析和总结机载LiDAR点云、遥感影像建筑物提取的国内外研究现状。介绍LiDAR点云数据的特点,阐述基于LiDAR点云建筑物三维重建的工作流程,并重点分析神经网络与a-shape轮廓提取算法的若干关键技术,为后续工作提取提供理论基础。(2)基于LiDAR点云的建筑物轮廓提取。分析比较了渐进加密三角网滤波算法与渐进形态学滤波算法优缺点,通过实验对比分析,渐进形态学滤波算法适合于机载LiDAR点云的地面点与非地面点分离,整体误差仅为4.4%。对非地面点在Terrasolid软件中实现了低、中、高度植被的分离,并针对分离高植被点云,利用建筑物规则特性,提取了点云数据中的建筑物。针对建筑物点云,使用单阈值Alpha-Shapes算法提取了建筑物轮廓。经实验分析,单阈值Alpha-Shapes算法能够有效提取建筑物轮廓。(3)基于影像辅助的建筑物边缘检测优化。首先分析了基于深度学习的遥感影像建筑物边缘检测的优点,鉴于LiDAR点云在遮挡或建筑物间距小情况下无法准确提取轮廓的局限性,采用深度学习方法提取的遥感影像建筑物轮廓,辅助优化LiDAR点云提取的建筑物轮廓。通过实验对比分析,使用U-net网络进行提取效果更好,Io U达到75.2%,PA为86.04%,Recall为85.66%,均优于使用Deeplab V3+网络模型提取的结果。对语义分割的结果中存在的碎斑,使用阈值法的分割,删除结果中不符合建筑物特征的斑块噪声,经重新精度评定发现,IOU、PA以及Recall指标精度提升近10%。最后将遥感影像中提取的建筑物轮廓,进一步优化点云提取建筑物轮廓,提高了建筑物外围轮廓的准确性。(4)基于关键点的建筑物三维重建。提出了基于建筑物关键点三维重建的技术方法,该方法将优化后的建筑物轮廓进行主方向规则化,并提取建筑物轮廓的关键点,用作三维重建的底部信息,并通过LCCP算法对屋顶面点云进行分割,提取建筑物的屋顶关键点。通过实验对比分析,发现建筑物关键点的提取准确度达85%。通过与其他三维重建方法对比,发现基于关键点三维重建方法不仅占用存储空间少,且三维重建效率高。
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