本文關(guān)鍵詞：綜合機載與車載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物三維重建

  更多相關(guān)文章： 機載LiDAR 車載LiDAR 點云配準(zhǔn) 特征提取 融合建模

【摘要】：建筑物三維模型是數(shù)字城市建設(shè)的重要組成部分,在民用導(dǎo)航、城市管理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用,如何快速建立包含建筑物細節(jié)特征的精細模型是當(dāng)前三維建模技術(shù)亟需解決的關(guān)鍵問題之一。本文在總結(jié)和分析已有的基于機載和車載LiDAR點云數(shù)據(jù)三維重建技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究建立了一種綜合利用機載與車載LiDAR點云數(shù)據(jù)實現(xiàn)建筑物三維精細模型重建的技術(shù)流程。論文以鄭州市中原區(qū)桐柏南路街道為實驗區(qū),在機載和車載LiDAR點云數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,對建筑物屋頂特征和立面細節(jié)特征提取以及模型重建等相關(guān)技術(shù)展開研究,本文的主要研究內(nèi)容包括以下四個部分。1.機載和車載LiDAR點云數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)。本文首先利用實地測量的控制點對機載和車載點云數(shù)據(jù)之間的概略對應(yīng)位置進行初步定位,分別在兩種數(shù)據(jù)的控制點附近的概略對應(yīng)位置選取一定范圍的點云數(shù)據(jù)進行平面擬合,通過擬合的多對平面特征解算配準(zhǔn)的平移參數(shù)和旋轉(zhuǎn)參數(shù),實現(xiàn)機載與車載點云數(shù)據(jù)的精確配準(zhǔn)。2.基于機載LiDAR數(shù)據(jù)提取屋頂特征。文中首先采用漸進三角網(wǎng)濾波算法,通過計算激光點云數(shù)據(jù)候選點到TIN插值面的距離作為判斷該點是否屬于地面的條件,分離出地面點和非地面點;然后在非地面點中利用鄰近高差及輔助平面的TIN過濾方法提取出建筑物點云;利用相鄰點法向量相似聚類的區(qū)域增長算法對屋頂數(shù)據(jù)進行面片分割,進一步采用Alpha Shape檢測建筑物邊緣點方法提取輪廓線,并對輪廓線進行規(guī)則化處理,得到建筑物輪廓矢量圖。3.建筑物立面提取�；谲囕dLiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物立面以及窗戶等細節(jié)特征,首先利用點云高程并結(jié)合點云的投影點密度來提取建筑物輪廓線。為了充分利用車載LiDAR數(shù)據(jù)所反映的建筑物立面細節(jié)特征,文中采用擴展的投影點密度的方法,通過提取窗戶輪廓點、建立格網(wǎng)并進行分類聚類等處理得到窗戶四個角點坐標(biāo),構(gòu)建建筑物窗戶模型。4.結(jié)合實驗區(qū)域的街景影像和建筑物呈現(xiàn)的特點對提取得到建筑物頂面和底面輪廓矢量圖進行融合,并完善建筑物的細節(jié)特征,實現(xiàn)實驗區(qū)建筑物的精細建模。
【關(guān)鍵詞】：機載LiDAR 車載LiDAR 點云配準(zhǔn) 特征提取 融合建模
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-22
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
• 1.2.1 LiDAR點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)12-13
• 1.2.2 機載LiDAR數(shù)據(jù)處理及建筑物模型三維重建13-17
• 1.2.3 車載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物立面重建17-18
• 1.2.4 機載與車載LiDAR數(shù)據(jù)融合的相關(guān)研究18
• 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線18-20
• 1.3.1 研究內(nèi)容18-19
• 1.3.2 技術(shù)路線19-20
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)20-22
• 2 機載與車載LiDAR數(shù)據(jù)預(yù)處理22-34
• 2.1 實驗區(qū)與實驗數(shù)據(jù)的獲取22-24
• 2.2 實驗數(shù)據(jù)的預(yù)處理24-26
• 2.3 機載與車載LiDAR點云數(shù)據(jù)特點比較26
• 2.4 機載與車載LiDAR數(shù)據(jù)配準(zhǔn)26-32
• 2.4.1 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)處理技術(shù)路線27-29
• 2.4.2 配準(zhǔn)實驗分析29-30
• 2.4.3 配準(zhǔn)精度分析30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-34
• 3 機載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物屋頂特征提取34-48
• 3.1 機載LiDAR數(shù)據(jù)濾波處理及實驗分析34-38
• 3.2 建筑物點云提取方法及實驗分析38-40
• 3.3 建筑物屋頂面片分割及輪廓線規(guī)則化40-47
• 3.3.1 屋頂面片分割40-41
• 3.3.2 屋頂輪廓線提取及規(guī)則化41-45
• 3.3.3 輪廓線精度分析45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 4 車載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物立面特征提取48-58
• 4.1 基于高程和投影點密度的建筑物立面提取48-52
• 4.1.1 建筑物立面提取方法原理48-49
• 4.1.2 實驗分析49-52
• 4.2 建筑物底面輪廓矢量圖52
• 4.3 窗戶特征提取52-55
• 4.4 窗戶特征提取實驗與分析55-56
• 4.5 本章小結(jié)56-58
• 5 建筑物輪廓線對比分析及模型重建58-66
• 5.1 建筑物頂面和底面輪廓圖對比分析58-60
• 5.2 建筑物三維重建60-65
• 5.2.1 無屋檐的平頂建筑物三維模型重建61-62
• 5.2.2 具有屋檐的人字形建筑物三維重建62-63
• 5.2.3 測區(qū)范圍內(nèi)建筑物的三維重建63-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 6 結(jié)論與展望66-68
• 6.1 結(jié)論66-67
• 6.2 研究展望67-68
• 參考文獻68-74
• 作者簡歷74-76
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集76

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