基于LIDAR数据的建筑轮廓线提取及规则化算法研究

建筑轮廓线提取与规则化是LIDAR数据处理和建筑三维建模的重要步骤和技术难点。首次将"AlphaShapes算法"应用于LIDAR数据处理,实践证明该算法简洁高效、运行稳定、提取精度高,适用于任何形状的建筑轮廓线提取,并具有一定自适应性和滤波功能,非常适合LIDAR点云数据提取建筑轮廓线。同时,提出了改进的"管子算法"用于原始轮廓线的简化,提出了适用于四边形的"矩形外接圆法"和适用于多边形(大于四边且边数为偶数)的"分类强制正交法"以进一步实现轮廓线的规则化,最终解决了离散点云提取规则建筑轮廓线的核心问题。实践证明,本文所述算法适用于凸凹多边形建筑内外轮廓线的提取与规则化。

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。

机载LiDAR点云建筑物屋顶轮廓线自动提取研究综述

建筑物作为城市中最主要的人工地物,其三维模型是智慧地球建设的重要数据支撑,实现精准自动化三维重建至关重要。机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术因具有环境约束小、操作成本低、采集速度快、数据精度高、可全天候获取地物空间信息等优势,已成为自动提取建筑屋顶轮廓线辅助建筑三维重建的主要数据源。首先对建筑屋顶轮廓线提取技术的发展历程进行简要回顾,再根据以往研究内容总结出一套较为通用的技术流程;该技术流程4个关键步骤为点云滤波、建筑物提取、屋顶轮廓线提取和轮廓线规则化;对每一步骤的实现方法、常用算法、发展现状以及面临问题进行详细阐述和对比分析。最后,对本技术面临的挑战和未来发展趋势进行讨论。