面向城市场景异源多时相点云的自动配准

异源多时相点云数据是建设数字城市和智慧社会的关键空间数据支撑,其准确配准是开展各类后续应用的前提。针对异源多时相点云配准任务中数据规模大、结构差异大、场景变化大的难点,本文提出了一种自动的无控配准方法。首先将城市场景的整体点云数据过分割为平面区块,交汇相邻的平面生成稳定而特异的对象级虚拟关键点;然后将关键点间的刚体几何空间关系编码为图结构间的距离约束,匹配获取待配点云与目标点云间的同名点对;最后利用同名点对求取刚体转换参数,并应用转换参数将待配点云转换至目标点云的坐标系中。选择荷兰鹿特丹市某一典型城市场景地块的异源多时相点云数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明,本文方法能够自动、准确、高效地实现城市场景异源多时相点云的无控配准,具有较高的工程应用价值。