本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)載LiDAR和傾斜攝影的城市建筑物三維建模，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：城市是人類文明的結(jié)晶,城鎮(zhèn)化是經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)代化的重要內(nèi)容。城市信息化已經(jīng)成為我國(guó)城市發(fā)展的新契機(jī),并被冠以“數(shù)字城市”和“智慧城市”的美譽(yù)。“數(shù)字城市”逐漸的成為城市未來(lái)管理和規(guī)劃的新手段,各大城市關(guān)于“數(shù)字城市”的構(gòu)建也越來(lái)越迫切。三維城市模型建設(shè),作為數(shù)字城市地理空間框架數(shù)據(jù)的核心內(nèi)容之一,正從探索階段向著深度和廣度階段發(fā)展。建筑物作為城市中最主要的元素,對(duì)其進(jìn)行高效率、高精度的三維重現(xiàn)是建設(shè)“數(shù)字城市”的關(guān)鍵,對(duì)城市建筑物建模技術(shù)的研究有著尤為重要的意義。機(jī)載LiDAR技術(shù),以飛機(jī)為載體,激光為媒介,快速大面積的獲取地面地物高精度三維點(diǎn)位坐標(biāo);傾斜攝影測(cè)量技術(shù),通過(guò)飛行平臺(tái),搭載多個(gè)傳感器,獲取地面地物多角度影像。本文結(jié)合兩種新興的測(cè)量技術(shù),闡述了基于機(jī)載LiDAR和傾斜攝影的建模方式,提出了基于方向搜索的算法對(duì)建筑物輪廓線快速提取,并輔以高度信息,達(dá)到快速高效的構(gòu)建建筑物三維模型的目的。本文的主要的研究?jī)?nèi)容如下:(1)對(duì)現(xiàn)有的建模技術(shù)進(jìn)行了介紹和分析,總結(jié)了現(xiàn)有建模方式的不足和缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)之上,重點(diǎn)闡述了一種基于機(jī)載LiDAR和傾斜攝影的新興的建模方式,目的為解決目前建模方式存在的問(wèn)題,提高建模的質(zhì)量和效率。(2)對(duì)點(diǎn)云濾波、分類的算法進(jìn)行了研究,介紹了目前幾種比較常用的濾波、分類的算法,并重點(diǎn)敘述了迭代三角網(wǎng)加密的濾波算法和區(qū)域回波比率與拓?fù)渥R(shí)別模型相結(jié)合的分類算法。(3)提出了一種基于方向搜索的建筑物輪廓線快速提取算法,快速提取了建筑物輪廓線,提高建模工作效率。該算法將規(guī)則建筑物激光腳點(diǎn)投影到二維平面所得四個(gè)坐標(biāo)極值點(diǎn)(即分別為X最大和最小,Y最大和最小),作為分割、搜索的基準(zhǔn)點(diǎn),將建筑物邊界劃分為四個(gè)搜索片段,并以這四個(gè)點(diǎn)為搜索基準(zhǔn)點(diǎn)。以邊界點(diǎn)相對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)的方位角在起始搜索方向?qū)?yīng)的象限內(nèi)最大為判定基準(zhǔn),搜索出第一個(gè)邊界點(diǎn),并以搜索到的邊界點(diǎn)為新基準(zhǔn)點(diǎn)繼續(xù)搜索。以該新基準(zhǔn)點(diǎn)搜索搜尋下一個(gè)點(diǎn)時(shí),通過(guò)計(jì)算新基準(zhǔn)點(diǎn)與上一基準(zhǔn)點(diǎn)和搜索點(diǎn)的夾角,取逆時(shí)針最大夾角所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)為下一邊界點(diǎn)或拐點(diǎn)。反復(fù)進(jìn)行上述過(guò)程,搜索到極值點(diǎn)為止,完成各片段搜索,提取出建筑物輪廓線。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能達(dá)到快速提取建筑物輪廓線的目的。(4)利用城市的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)和傾斜影像,對(duì)城市建筑物進(jìn)行建模。機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),經(jīng)濾波、分類,分離出建筑物激光腳點(diǎn),通過(guò)本文算法從中提取出輪廓線,并輔以高度信息,初步建立建筑物白模型。在3DMax中完成精編輯之后,通過(guò)傾斜影像處理平臺(tái),將傾斜紋理映射到建筑物白模型上,之后,在3DMax中將建筑物模型整合。實(shí)驗(yàn)表明,該種建模方式達(dá)到了提高建模效率、質(zhì)量的目的。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載LiDAR 傾斜攝影 三維建模 建模效率
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P23
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10
• 1.2 選題的意義10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 論文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-15
• 1.4.1 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第2章 機(jī)載LiDAR技術(shù)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理15-28
• 2.1 機(jī)載LiDAR的組成及工作原理15-17
• 2.1.1 機(jī)載LiDAR的組成15-16
• 2.1.2 機(jī)載LiDAR的工作原理16-17
• 2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的去噪17-18
• 2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波18-22
• 2.3.1 移動(dòng)窗口濾波算法18-19
• 2.3.2 移動(dòng)曲面擬合算法19
• 2.3.3 迭代三角網(wǎng)加密算法19-22
• 2.4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分類22-28
• 2.4.1 基于高程紋理的分類22-23
• 2.4.2 融合激光回波信號(hào)強(qiáng)度和激光腳點(diǎn)高程的分類23-25
• 2.4.3 區(qū)域回波比率與拓?fù)渥R(shí)別模型相結(jié)合的分類方法25-28
• 第3章 傾斜攝影測(cè)量與影像數(shù)據(jù)處理28-39
• 3.1 系統(tǒng)的工作原理與組成28-31
• 3.1.1 系統(tǒng)的工作原理28-29
• 3.1.2 系統(tǒng)的組成29-31
• 3.2 空間定位原理31-32
• 3.3 傾斜影像的定位32-36
• 3.3.1 利用POS數(shù)據(jù)對(duì)傾斜影像定位32-33
• 3.3.2 利用空三加密對(duì)傾斜影像定位33-36
• 3.4 紋理映射技術(shù)36-39
• 3.4.1 紋理的定義36
• 3.4.2 紋理的映射36-39
• 第4章 基于方向搜索的建筑物輪廓線快速提取算法39-49
• 4.1 建筑物模型分類39-42
• 4.1.1 三角網(wǎng)模型39-40
• 4.1.2 單體線框模型40-42
• 4.2 基于方向搜索的建筑物輪廓線快速提取算法42-44
• 4.3 算法流程44-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-49
• 4.4.1 數(shù)據(jù)介紹46
• 4.4.2 輪廓線提取實(shí)驗(yàn)46-48
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)分析48-49
• 第5章 城市建筑物三維建模49-65
• 5.1 技術(shù)簡(jiǎn)介49-50
• 5.2 建筑物白模型的建立50-56
• 5.3 紋理映射56-62
• 5.3.1 傾斜紋理映射步驟57-59
• 5.3.2 紋理映射的實(shí)現(xiàn)59-62
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析62-65
• 5.4.1 城市建筑物建模實(shí)驗(yàn)62-63
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)分析及評(píng)價(jià)63-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 致謝67-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果71

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