本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物快速三維建模

  更多相關(guān)文章： 機(jī)載LiDAR 建筑三維模型 屋頂分割 拓?fù)鋱D 自動(dòng)重建

【摘要】：三維建筑模型是“數(shù)字城市”的重要組成部分,也是三維GIS應(yīng)用的重要方向,已在諸如城市規(guī)劃、環(huán)境模擬、文化遺產(chǎn)保護(hù),以及許多基于位置的服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。機(jī)載LiDAR(Light Detection And Ranging)技術(shù)為建筑三維重建提供了可靠的數(shù)據(jù)源保障,它可以直接獲取高密度、高精度的三維空間信息,非常有利于建筑屋頂?shù)钠矫嫣卣魈崛?從而為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的建筑三維模型重建奠定基礎(chǔ)。然而,基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的高精度建筑模型自動(dòng)生成算法仍然是該領(lǐng)域具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),還存在著一些亟待解決的問(wèn)題,如檢測(cè)的建筑物點(diǎn)云不完整或存在丟失、屋頂過(guò)分割現(xiàn)象,以及算法過(guò)于復(fù)雜、普適性有待提高等。據(jù)此,本文基于機(jī)載Li DAR數(shù)據(jù)開展建筑三維模型自動(dòng)重建方法研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出一種層進(jìn)式的建筑點(diǎn)云提取方法。首先對(duì)原始LiDAR數(shù)據(jù)采用改進(jìn)的形態(tài)學(xué)濾波算法得到地面點(diǎn)和非地面點(diǎn),然后結(jié)合點(diǎn)云回波次數(shù)、點(diǎn)云法向量等特征,逐步從非地面點(diǎn)中提取出初始建筑物區(qū)域,最后結(jié)合建筑物高程和面積等幾何信息進(jìn)行精提取,得到建筑物點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)表明,基于單一數(shù)據(jù)源,本方法提取的建筑物點(diǎn)云的精度可達(dá)80%以上。(2)優(yōu)化基于點(diǎn)云空間分布特性的聚類增長(zhǎng)分割算法。針對(duì)利用層進(jìn)式方法提取出的建筑物點(diǎn)云,首先利用建筑屋頂平面具有點(diǎn)云法向量相似性的特點(diǎn)進(jìn)行聚類得到初始分割結(jié)果,然后利用點(diǎn)到面的距離和點(diǎn)云密度將未分割點(diǎn)正確分配到對(duì)應(yīng)的屋頂面點(diǎn)集,最后結(jié)合面片優(yōu)化策略完成屋頂?shù)臏?zhǔn)確分割。(3)提出了一種改進(jìn)的基于拓?fù)鋱D的建筑屋頂模型重建方法。首先根據(jù)屋頂拓?fù)潢P(guān)系,對(duì)相關(guān)屋頂面片求交得到屋脊線。然后根據(jù)屋頂面與鄰近墻面的相交,得到相關(guān)屋頂面的其它關(guān)鍵邊界線。最后將各屋頂面的關(guān)鍵線段根據(jù)規(guī)則連接成封閉多邊形,它們的組合即為建筑屋頂三維模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,點(diǎn)云到大部分屋頂模型表面垂直距離的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別可達(dá)0.1m和0.08m,表明該方法能得到較高精度的建筑屋頂三維模型。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載LiDAR 建筑三維模型 屋頂分割 拓?fù)鋱D 自動(dòng)重建
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容14-16
• 1.3.1 研究目標(biāo)14
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.3 主要技術(shù)路線15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)18-25
• 2.1 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)組成18-19
• 2.2 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)工作原理19-20
• 2.3 機(jī)載激光雷達(dá)誤差估算20-21
• 2.4 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)21-22
• 2.5 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理22-23
• 2.6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集描述23-25
• 第三章 建筑物點(diǎn)云自動(dòng)提取25-39
• 3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波28-31
• 3.1.1 形態(tài)學(xué)濾波原理28-29
• 3.1.2 漸進(jìn)式形態(tài)學(xué)濾波算法29-31
• 3.2 基于點(diǎn)云回波次數(shù)的植被點(diǎn)檢測(cè)31-32
• 3.3 基于聚類的建筑物檢測(cè)32-34
• 3.3.1 粗提取32-34
• 3.3.1.1 鄰域點(diǎn)集的確定32
• 3.3.1.2 點(diǎn)云法向量求解32-33
• 3.3.1.3 初始建筑點(diǎn)云的提取33-34
• 3.3.2 精提取34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與分析34-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 建筑屋頂分割39-49
• 4.1 基于聚類增長(zhǎng)的屋頂分割40-43
• 4.1.1 基于點(diǎn)云法向量平面檢測(cè)41
• 4.1.2 分配未分割點(diǎn)41-42
• 4.1.3 面片優(yōu)化42-43
• 4.2 RANSAC屋頂分割43-45
• 4.2.1 RANSAC算法43-44
• 4.2.2 RANSAC分割結(jié)果優(yōu)化44-45
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與分析45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-49
• 第五章 建筑物模型重建49-72
• 5.1 建筑物邊界提取49-55
• 5.1.1 邊界點(diǎn)提取50-52
• 5.1.2 提取邊界線段52-54
• 5.1.3 邊界規(guī)則化54-55
• 5.2 基于拓?fù)鋱D的模型構(gòu)建55-64
• 5.2.1 屋頂拓?fù)鋱D56-57
• 5.2.2 基于拓?fù)鋱D提取屋脊線57-60
• 5.2.3 基于拓?fù)鋱D確定屋脊線交點(diǎn)60-62
• 5.2.4 屋脊線拓展62-63
• 5.2.5 模型生成63-64
• 5.3 實(shí)驗(yàn)與分析64-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 結(jié)論與展望72-74
• 6.1 全文總結(jié)72
• 6.2 研究展望72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果81-82

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 曾齊紅;機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理與建筑物三維重建[D];上海大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：1011326