本文關(guān)鍵詞：基于UAV傾斜影像匹配點(diǎn)云的城市建筑物信息提取方法研究　出處：《中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：無人機(jī)傾斜影像匹配點(diǎn)云作為一種新型的地理空間數(shù)據(jù),在智慧城市空間數(shù)據(jù)框架建設(shè)中占據(jù)越來越重要的地位。需要研究新的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和建筑物信息提取方法,以滿足城市規(guī)劃、監(jiān)測和管理對城市建筑物空間信息的需求。本研究把點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和建筑物信息提取方法分為建筑物對象檢測和重建兩個層次,針對不同的需求和目標(biāo)分別提出了相應(yīng)的新理論和新方法,為無人機(jī)傾斜影像匹配點(diǎn)云的數(shù)據(jù)處理和建筑物信息提取提供了新的研究視角和研究思路,對無人機(jī)傾斜影像匹配點(diǎn)云的大規(guī)模綜合應(yīng)用具有較好的示范作用。本研究在建筑物對象檢測和重建方法上的主要成果與創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)建筑物對象檢測上,提出了基于多植被指數(shù)的SVM植被腳點(diǎn)檢測算法和基于類標(biāo)簽的3D形態(tài)學(xué)算法。利用植被檢測算法在點(diǎn)云預(yù)處理階段檢測和剔除大量的植被點(diǎn),既有利于改善后續(xù)基于形狀約束的植被和建筑物區(qū)分處理,又大大降低后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量和處理難度。基于類標(biāo)簽的形態(tài)學(xué)算法實現(xiàn)了平滑建筑物邊緣、斷開建筑物之間的狹窄間斷以及消除細(xì)小突出物的目的,降低了噪音和誤匹配數(shù)據(jù)的影響。(2)建筑物2D矢量輪廓信息重建上,提出了基于最小二乘的直線增長算法和基于權(quán)重均值聚類的主軸定向算法。基于最小二乘的直線增長算法解決了從邊緣點(diǎn)中自動提取輪廓特征線問題,基于權(quán)重均值聚類的主軸算法從全局最優(yōu)角度解決了建筑物主軸定向問題。(3)建筑物屋頂信息重建上,提出了基于最小二乘擬合的平面增長算法和基于PCA分析的最小外包矩形MCR算法�；谧钚《藬M合的平面增長算法解決了從屋頂點(diǎn)云檢測和提取屋頂面片信息問題�；赑CA分析的最小外包矩形MCR算法解決了屋頂平面面片結(jié)構(gòu)的定向、定位和定域問題。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P23

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本文編號：1350271