本文關(guān)鍵詞：機載Lidar點云建筑物分割技術(shù)研究　出處：《昆明理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：建筑物是城市景觀中最基本的要素之一,Lidar技術(shù)已經(jīng)在城市景觀分析,尤其是城市建筑物三維模型建立中得到了廣泛應(yīng)用,而點云分割技術(shù)又是1idar數(shù)據(jù)處理的重要步驟。目前l(fā)idar分割的方法有很多,但因為不同地物的特征不同,當前算法往往只能針對特定小區(qū)域進行分割。本文給機載Lidar點云融合DLG,將點云進行粗提取。針對提取到的建筑物點針對建筑物特征逐步進行分割粗提取到的點云。首先將點云往同區(qū)域DLG投影,然后由于誤差而對未投影到建筑物多邊形區(qū)域的建筑物點通過多邊形邊界擴張和延伸區(qū)域檢索進行建筑物點的識別,完成建筑物點的粗提取。然后在粗提取點里做基于區(qū)域生長的建筑物大面檢測,—步完成機載建筑物點云點最密集的大面屋頂?shù)姆指睢Ｔ僭谑Ｓ辔捶指铧c先進行噪聲識別,然后構(gòu)建成TIN,打斷超過一定距離的線段,得到連通區(qū)域。在連通區(qū)域內(nèi)做基于平整度的連通區(qū)域分析,分割出人造建筑物面和粗提取得到的非建筑物點。為解決建筑物立面未完全分割問題,在已分割的點云里進行法矢量檢測,去除法矢量水平的分割區(qū)域的分割標簽,將這些點跟未分割的點統(tǒng)一進行適用于建筑物立面的區(qū)域生長分割建筑物立面。最后對未分割點做未知點合并,將未分割點標記上其K鄰近內(nèi)多數(shù)點的分割標簽。這種先結(jié)合DLG粗提取再根據(jù)建筑物特征逐步的分割方法在保證了點云完整性的基礎(chǔ)上能達到很好的分割效果切能實現(xiàn)大區(qū)域自動化分割。
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P237

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本文編號：1315408