基于数据融合的居民区建筑物重建方法研究

针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(Light Detecting and Ranging)点云数据,提出了一种基于LiDAR数据和卫星图像进行融合的居民区建筑物重建方法.该方法利用LiDAR数据点集的边界来定位卫星图像上的感兴趣区域,利用从感兴趣区域中提取的关键提示线来实现屋顶的分割,从而得到属于每个建筑物的屋顶点.然后,基于三角面片的法向量方向信息对其进行聚类,根据法向量之间的关系进行屋顶类型识别,从而实现居民区建筑物的重建.实验表明,该方法在进行居民区建筑物重建时,能达到较高的重建率,且重建所需时间合理,能够满足虚拟现实系统的需要.

LiDAR和航空影像集成的复杂建筑物重建研究

利用航空影像和LiDAR数据各自的优势点而进行的融合为复杂建筑物三维重建提供了一种可靠的途径。利用LiDAR数据获取建筑物初始边界,在航空影像中提取出边界特征,从而对初始建筑物边界进行精化;针对少量错误和丢失的建筑物边界进行编辑,开发了相应的软件系统。对某研究区域进行实验,并从重建建筑物模型的正确性、完整性和精度三方面进行分析,证明了所提出算法的可行性和有效性。

结合机载和地面LiDAR数据的建筑物重建技术

机载LiDAR数据虽然能够快速地获取建筑的顶面信息,但是不能够有效地获取建筑物的侧面信息。地面三维激光扫描仪能够有效地获取建筑物的立面信息,但获取建筑的顶面信息较困难。针对机载和地面LiDAR数据在精细建模中存在的问题,采用机载地面LiDAR数据相结合的方式对建筑物进行精细的建模,实验结果表明,采用该法能够实现建筑物的精细建模。

灾后建筑物重建制度:现状、问题及对策——以物权法为视角

汶川灾后住房重建的困难在于重建区内土地及建筑物的产权问题,我国物权法有关建筑物重建的规定存在着诸多障碍及缺漏,从而导致重建效率迟缓。因此,我国应以尊重和保护个人财产为出发点,完善物权法上区分所有权方式的重建制度,改进重建决议机制,增设让售请求权和买回请求权,建立住宅小区内建筑物的重建制度。

矿山沉陷区建筑物重建的可行性研究

本文通过对矿山沉陷区的移动变形规律、产生原因及其地层稳定性进行分析,探讨建筑物重建后所产生的竖向集中荷载与均布荷载对沉陷区的影响,矿山沉陷区中建筑物重建时间的选择、荷载传播深度及沉陷区移动变形规律给重建建筑物自身带来的影响。

灾后建筑物重建制度研究——以地震灾后住宅重建制度为中心

灾后住房重建的困难在于重建区内土地及建筑物的产权问题,我国物权法有关建筑物重建的规定存在诸多障碍及缺漏,从而导致重建效率迟缓。应以尊重和保护个人财产为出发点,完善物权法上区分所有权方式的重建制度,改进重建决议机制,增设让售请求权和买回请求权,建立住宅小区内建筑物重建制度。

三维激光扫描技术在建筑物重建中的应用探讨

三维激光扫描是当前我国一种比较先进的测绘技术,该技术具有数据获取量大、非接触式测量、全方位、自动化程度高以及数据获取速度快等方面的特点,是一种新的为建筑物进行测量的新技术手段。随着相关技术的不断发展,准确、快速地提取点云数据以及目标物表面特征将会是三维激光扫描技术未来的发展趋势。本文对三维激光扫描的基本原理进行了详细的阐述与分析,同时也介绍了三维激光扫描中数据匹配、数据预处理以及获取数据等方面的基本流程。

基于基本形状及其拓扑关系的点云建筑物重建方法

本文提出一种基于基本形状以及形状间拓扑关系的点云建筑物重建方法。首先,基于每点的法向量以及点间的距离,利用粗分割-细分割的策略对点云场景进行分割,并利用高斯球的性质完成场景中平面点云的识别;然后,利用平面点云的法向量方向、面积等几何特征完成墙面点云的识别与提取;接着,通过"投影-极值点"的方法对单个平面进行重建,并根据平面间的空间临近关系分析建筑物平面之间的拓扑关系,根据拓扑关系对初始重建结果进行修正,自动获得建筑物墙面的重建结果。结果表明,该方法能够自动完成场景中建筑物墙面的重建。

LiDAR数据与航空影像结合的建筑物重建

探讨了结合航空影像的LiDAR数据简单建筑物重建算法,以建筑物边界、屋顶面片的自动提取及面片邻域关系的建立,重建了简单直角建筑物模型,并利用航空影像进行了精确定位。

基于LIDAR数据的建筑物自动化重建

对基于LIDAR数据的建筑物重建进行研究,提出了一种自动化的建筑物重建方法。根据建筑物的边缘线通常互相垂直或平行这一特点对提取的轮廓线进行规则化。然后在屋顶三角网中随机选取种子三角形进行区域生长,将屋顶分割成不同的平面,通过平面相交得到建筑物的屋脊线。最后通过搜索离建筑物轮廓点最近的LIDAR点云,将搜索到的LIDAR点云高程值赋给该轮廓点。实验结果表明:利用该方法进行建筑物重建具有较高的精度。

基于机载与车载LiDAR数据的LoD3城市建筑物模型自动重建

随着智慧城市、智能导航和自动驾驶等领域的飞速发展,如何快速获取城市建筑物的三维空间信息、构建高精度的三维精细模型成为一个亟待解决的重要问题。基于机载与车载LiDAR数据的2. 5D特性,利用2. 5D双轮廓方法建立了一套基于数据集生成三维精细模型的技术方案。研究表明,该方法能够真实表达建筑物窗户和阳台等立面细节,具有简单、高效、全自动化的优点。

高分辨率SAR图像中矩形建筑物特性分析与三维重建(英文)

近年来不断发展成熟的合成孔径雷达技术将获取的图像分辨率提高到分米级.在高分辨率条件下,建筑物在SAR图像上表现出的空间信息更加丰富,结构特征更加明显.首先提出了分解模型对高分辨SAR图像中矩形建筑物的特性进行详细分析.在此模型中,散射效应根据不同的贡献来源被细分,以便于解析建筑物图像特征在不同的SAR成像条件下的几何结构和空间分布规律.然后基于建筑物图像表征的结构先验,提出了一种新的单幅高分辨率SAR图像建筑物检测和3-D重建算法,其中包括模型匹配的图像特征的提取,以及先验引导的重建过程.最后,选用了实际高分辨率SAR图像进行建筑物检测和三维重建实验并对重建结果进行了讨论.

集成多视航空影像与LiDAR数据重建3维建筑物模型

集成高分辨率多视航空影像与LiDAR数据,以"轮廓提取—3维轮廓生成—3维模型重建"为主要框架,提出一种多视轮廓与LiDAR数据集成的3维轮廓线生成方法、LiDAR数据支撑下改进的分割-合并-成型算法,形成一套新的、系统的3维建筑物模型重建技术方案。该方案可以有效重建结构复杂的3维建筑物模型,相对单纯基于LiDAR的方案,所重建3维模型的准确性与完整性更好、定位精度更高。

结合多源数据的城市级LOD1建筑物建模

真实准确的三维建筑物表达是实景三维中国建设的重要组成。针对大范围、高精度细节层次(LOD)建筑物模型工程建立的需求,充分利用丰富的遥感和地理信息数据资源,形成了一种结合多源数据构建LOD1建筑物模型的方法。首先,分析整合高分辨率立体航空影像和机载激光点云生成的地形数据,其次,基于二维矢量自动提取建筑物高度,对高度阈值超限的建筑物进行航测立体采集,最后,重建LOD1建筑物模型,对模型进行精度评价。实验表明,通过该方法生成了较为精确的北京市全市550余万栋建筑物LOD1模型,高程中误差为0.87 m,平面中误差为1.45 m,为实景三维北京提供准确的基础数据。

利用地图与单影像进行建筑物三维重建的新途径

首先利用直接线性变换(DLT)、单影像空间后方交会确定影像方位元素的初值,然后利用影像上全部建 筑物的直线(特别是建筑物的铅垂线)来确定影像方位元素的精确值,以达到对多栋建筑物同时建模的目的。

利用基元分解的机载点云复杂建筑物自动重建

针对复杂建筑物自动重建中重建类型有限和边界线确定困难的问题,提出了一种基于基元分解的机载点云建筑物重建方法。该方法通过对屋顶面构建拓扑图并依据最小环原则进行拓扑分解,将复杂建筑物分解成多个简单基元;根据拓扑图的基本要素建立一个涵盖常见基元的建筑基元库,通过将复杂建筑物分解得到的基元与建筑基元库中的基元进行匹配,将复杂建筑物的重建转化为简单基元的重建,解决复杂建筑物重建类型有限的问题;综合利用建筑物整体外轮廓和屋脊线来确定基元边界线,克服数据缺失等因素对边界精度的影响。实验结果表明,该方法可有效地对多种复杂建筑物进行自动重建,具有可靠的精度。

模型导向的矩形建筑物三维重建

针对以航空影像为数据源的矩形建筑物半自动重建进行了研究。采用模型导向的方法,用CSG与B-Rep相结合描述的矩形体基本模型,提取航空影像中建筑物边缘线,人机交互建立建筑物的初始模型;将初始模型反投到影像上,根据建筑物边缘与模型投影线之间套合程度,通过基于广义点摄影测量理论的模型影像匹配算法计算建筑物的精确参数。该方法利用影像上的直线信息进行广义点平差,减少运算量,提高建模效率与建模精度。实验结果证明该方法有较高的准确性。

基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建

针对传统LiDAR点云建筑物三维重建方法中基于平面假设的面片提取思想的局限性,基于建筑物等高线特性,研究建筑物等高线分族过程,通过对等高线形状的识别达到对建筑物屋顶模型的识别,使得重建的屋顶类型不再局限于平面屋顶形式,提高了重建的自动化程度。

基于机载LiDAR的多面片建筑物3维重建方法研究

提出了顾及多面片建筑物模型拓扑关系的边界提取方法。针对多面片建筑物的特点并基于最小二乘法,设计了一套适合多面片建筑物的边界规则化方法,并生成了3维建筑物模型。实验证明,本文方法对于多面片建筑物模型的3维自动重建都是可行和有效的。

点云数据稀疏区域建筑物立面重建方法

建筑物立面兼顾规则和非规则的几何结构排列,利用先验或提取的立面结构规则推理数据稀疏区域立面模型时,会产生不合理的重建结果.为此,提出一种结合规则推理和点云数据验证的数据稀疏区域建筑物立面重建方法,能够对推测的立面模型合理性进行验证.在利用影像数据改善立面点云数据初始重建模型偏移的基础上,分析立面结构的排列规律.采用四邻域模板匹配方法推理点云数据稀疏区域立面几何结构的位置和类型.最后用点云数据验证推理重建结果的可靠性.实验表明,对于结构多样的建筑物立面,该方法可检测出不合理的重建结果,提高了基于规则建筑物立面重建的可靠性.