建筑物是城市最重要的元素,在建設(shè)智慧城市中,建筑物輪廓提取是關(guān)鍵技術(shù)。文章針對高精度、高效率的建筑物輪廓提取,提出一種基于LiDAR點云的建筑物輪廓提取的方法。實驗表明,這種方法解決了常用方法提取速度慢、輪廓邊緣信息缺少的難題。 

【文章來源】：南方國土資源. 2020,(09)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

包圍殼點圖

實驗結(jié)果表明,提取LiDAR點云建筑物輪廓的算法不但可以實現(xiàn)自動化,還有一定的適應(yīng)性。通過渲染結(jié)果可以看出,實驗結(jié)果與真實的建筑物輪廓的契合度很高,這為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供了前期數(shù)據(jù),并且能識別出建筑物的主方向。在實驗結(jié)果當(dāng)中,86%被提取出來的輪廓與原始點云之間的偏離<0.5m,這個精度比較高。因為筆者所用的LiDAR點云的點間距離是0.5 ～1m。由此可以推測,如果使用的實驗數(shù)據(jù)點云密度更高時,得到的輪廓精度更高,輪廓線更精確。機載激光雷達具有全天候采集作業(yè)和直接獲取三維數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,被越來越多地運用到要求作業(yè)周期短、快速出結(jié)果的大區(qū)域的數(shù)據(jù)更新和抗災(zāi)救災(zāi)中。建筑物輪廓提取自動化的實現(xiàn),進一步加快了測繪成果的生產(chǎn)速度,為測量工作者減少了野外工作量,提高了工作效率。若是在此基礎(chǔ)上進一步研究,把建筑物輪廓提取的自動化延伸到各種地物,加上具有數(shù)據(jù)采集優(yōu)勢的激光雷達測量技術(shù)及內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理的基本全員自動化,測繪生產(chǎn)技術(shù)將獲得巨大進步。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]面向三維城市建模的多點云數(shù)據(jù)融合方法綜述[J]. 朱慶,李世明,胡翰,鐘若飛,吳波,謝林甫.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2018(12)
[2]融合LiDAR點云與正射影像的建筑物圖割優(yōu)化提取方法[J]. 杜守基,鄒崢嶸,張云生,何雪,王競雪.  測繪學(xué)報. 2018(04)
[3]一種基于LiDAR點云的建筑物提取方法[J]. 趙傳,張保明,陳小衛(wèi),郭海濤,唐梁珂.  測繪通報. 2017(02)
[4]利用高精度DSM數(shù)據(jù)提取建筑物輪廓算法研究[J]. 馬紅.  測繪通報. 2015(04)
[5]LiDAR點云與影像相結(jié)合的建筑物輪廓信息提取[J]. 李云帆,龔?fù)?林俞先,汪波.  國土資源遙感. 2014(02)

碩士論文
[1]樹木遮擋下的機載Lidar點云建筑物輪廓提取[D]. 馮茂林.西南交通大學(xué) 2017



本文編號：3283657