本文關鍵詞：聯(lián)合LiDAR數(shù)據(jù)和遙感影像的建筑物三維模型提取方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機載LiDAR是一種集成激光、INS、GPS等新型技術為一體的傳感器設備,相對于傳統(tǒng)的測量方式,利用機載LiDAR獲取信息具有生產(chǎn)周期短、精度和效率高的優(yōu)點。建筑物是城市的重要組成部分,建筑物三維模型建立是“數(shù)字城市”建設的重要內(nèi)容。城市建筑物形狀復雜多樣,研究如何快速、高效地從LiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物三維模型對城市規(guī)劃、地理信息服務等有著重要的意義和作用。 論文分析和歸納了國內(nèi)外利用LiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物點云數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀。準確提取建筑物的高度值和底面輪廓形狀是從LiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物三維模型的基礎,關鍵是建立高精度的DEM格網(wǎng)數(shù)據(jù)。在DSM格網(wǎng)數(shù)據(jù)轉DEM格網(wǎng)數(shù)據(jù)的過程中,需要充分考慮地形起伏度變化的影響,針對不同的地形類型,采取不同的轉換方法。僅用LiDAR數(shù)據(jù)提取的建筑物底面輪廓是不夠準確的,輔助高分辨率遙感影像數(shù)據(jù),提取建筑物底面輪廓形狀,可有效解決這一問題。 本文首先將LiDAR點云數(shù)據(jù)通過內(nèi)插法轉為DSM格網(wǎng)數(shù)據(jù)。針對地形起伏度較小的城市區(qū)域,采用小區(qū)域范圍內(nèi)的格網(wǎng)數(shù)值替換法將DSM轉為DEM。針對地形起伏度較大的山區(qū),采用兩次設定范圍內(nèi)判定“地物區(qū)域”與“地面區(qū)域”的辦法,獲取“地面種子區(qū)域”,并將“地面種子區(qū)域”通過與鄰域范圍內(nèi)的高程值對比,對其進行擴張?zhí)幚慝@取“地面增長區(qū)域”。將剩余的空白區(qū)域應用樣條函數(shù)法插值確定高程值,疊加已獲取的“地面種子區(qū)域”與“地面增長區(qū)域”區(qū)域范圍內(nèi)的高程值,得到山地區(qū)域的DEM格網(wǎng)數(shù)據(jù)。最后,將處于同一區(qū)域范圍內(nèi)的DSM與DEM相減得到的規(guī)則化(nDSM)格網(wǎng)數(shù)據(jù),通過高度閾值、面積閡值、坡度變率閾值的過濾處理提取出具有準確高度值的建筑物格網(wǎng)數(shù)據(jù)。 應用高分辨率航空遙感影像數(shù)據(jù),借助專業(yè)遙感圖像處理軟件,對建筑物底面輪廓形狀二維矢量數(shù)據(jù)進行提取。對影像先分割,再提取分割后分割區(qū)域的特征信息(包括光譜、幾何、紋理特征)。依據(jù)特征信息,選取樣本后進行GLC樹分類,提取出建筑物底面輪廓形狀。最后,將建筑物二維矢量數(shù)據(jù)與建筑物格網(wǎng)數(shù)據(jù)兩種類型的數(shù)據(jù)做疊置分析處理,提取三維建筑物模型。 論文的主要技術特點是集成LiDAR數(shù)據(jù)和高分辨率影像數(shù)據(jù)提取城市建筑物三維模型,初步調(diào)查和現(xiàn)場對比表明,應用本文討論的方法提取建筑物三維模型,具有立體直觀性、建筑物底面輪廓準確和高度值精度高的特點,可應用于城市建筑物三維模型的快速建模。
【關鍵詞】：激光雷達 遙感影像 濾波 三維模型提取 數(shù)字城市
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237;P225.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 論文研究背景10-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 課題的提出及研究意義16
• 1.4 論文各部分的主要內(nèi)容16-20
• 第二章 LiDAR技術及DEM簡介20-26
• 2.1 LiDAR技術及其發(fā)展20
• 2.2 LiDAR系統(tǒng)結構20-23
• 2.2.1 動態(tài)差分GPS系統(tǒng)21-22
• 2.2.2 慣性導航系統(tǒng)(INS)22
• 2.2.3 激光測距儀22
• 2.2.4 定位原理22-23
• 2.3 LiDAR數(shù)據(jù)特征23-24
• 2.4 DEM簡介24-26
• 第三章 建筑物點云數(shù)據(jù)及格網(wǎng)數(shù)據(jù)的提取26-62
• 3.1 數(shù)據(jù)預處理剔除粗差26-30
• 3.1.1 粗差類型與各類粗差產(chǎn)生的原因26-27
• 3.1.2 各種粗差的剔除方法27-30
• 3.1.2.1 Lidar數(shù)據(jù)處理專業(yè)軟件介紹27
• 3.1.2.2 低點粗差的提取原理和方法27-29
• 3.1.2.3 孤立點的提取原理和方法29
• 3.1.2.4 空中點和高點的提取原理和方法29-30
• 3.2 建筑物點云數(shù)據(jù)的提取30-34
• 3.2.1 地面點與地物點的分離30-32
• 3.2.2 地物點中提取高植被和建筑物32-33
• 3.2.3 高植被和建筑物點云數(shù)據(jù)的分離33-34
• 3.3 建筑物格網(wǎng)數(shù)據(jù)的提取34-59
• 3.3.1 LiDAR點云數(shù)據(jù)格式轉換理論與方法34-36
• 3.3.2 形態(tài)學濾波提取DEM格網(wǎng)模型36-39
• 3.3.3 地形起伏度較小地區(qū)DSM轉為DEM的方法39-40
• 3.3.4 地形起伏度較大地區(qū)DSM轉為DEM的方法40-51
• 3.3.5 規(guī)則化DSM提取建筑物的方法51-59
• 3.3.5.1 高度閾值提取建筑物52
• 3.3.5.2 面積閾值提取建筑物52-56
• 3.3.5.3 坡度變率閾值提取建筑物56-59
• 3.4 建筑物格網(wǎng)數(shù)據(jù)提取結果效果評價59-62
• 第四章 建筑物矢量數(shù)據(jù)的提取及三維模型的建立62-68
• 4.1 航空遙感影像數(shù)據(jù)的分類及建筑物矢量數(shù)據(jù)的提取62-64
• 4.1.1 航空遙感影像的分割62-63
• 4.1.2 航空遙感影像的分類63
• 4.1.3 建筑物矢量輪廓的獲取63-64
• 4.2 建筑物三維模型的建立方法64-68
• 第五章 總結和展望68-70
• 5.1 結論68-69
• 5.2 展望69-70
• 參考文獻70-74
• 致謝74-76
• 碩士期間參加的科研項目和發(fā)表論文76

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本文編號：298027