【摘 要】
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精确分割建筑物屋顶激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云是三维模型重建的重要环节。针对现有算法分割复杂建筑物屋顶面结构精度差的问题,提出一种以三角面为基
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,广西空间信息与测绘重点实验室,信息工程大学地理空间信息学院
【基金项目】
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2019年广西研究生教育创新计划项目(编号:YCSW2019154)资助
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精确分割建筑物屋顶激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云是三维模型重建的重要环节。针对现有算法分割复杂建筑物屋顶面结构精度差的问题,提出一种以三角面为基元的基于区域生长算法的复杂建筑物屋顶点云分割方法。首先,构建Delaunay三角网建立各激光点间相互关系,计算各三角面法向量,利用同一建筑物面片上各三角面法向量基本一致的特征对点云进行初步划分;然后,由于点云散乱性及误差影响产生诸多散乱三角面,对各构成散乱三角面的点进行剖分,并基于具有良好鲁棒性的随机采样一致性算
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