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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 781 毫秒
1.
为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确.  相似文献   

2.
余斌 《北京测绘》2014,(2):17-20,24
激光测距是一项高效、精确的实现地表信息采集的技术。城市区域的高密度激光点云数据的获取使提取兴趣目标对象(建筑物、植被等)成为可能。本文提供一种利用航空激光雷达(LIDAR)数据提取建筑物边界的有效方法,该方法首先通过基于曲面拟合的滤波算法销减地形的影响,然后利用地物的纹理信息区分建筑物与非建筑物要素,最后通过一系列后处理,如小区域去除、矢量化等,最终提取出所需要的建筑物边界。实验表明本文提供的方法用于建筑物边界的提取效果理想。  相似文献   

3.
一种改进顶帽变换与LBP高程纹理的城区建筑物提取算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用LiDAR数据的建筑物提取存在植被点与建筑物点难以区分的问题,利用航空影像进行城区建筑物提取则无法有效剔除阴影区域植被。本文融合LiDAR和航空影像两种数据源,提出了改进顶帽变换及局部二进制模式(LBP)高程纹理分析的建筑物提取算法。首先将LiDAR数据进行规则格网化,通过改进顶帽变换提取地面数据点,然后根据航空影像计算归一化差值植被指数(NDVI)值进行植被粗提取,计算LBP高程纹理,精细区分植被点与建筑物点,最后利用形态学操作填充建筑物孔洞,以检测出的建筑物点为种子点进行区域生长,得到完整的建筑物点集合。试验基于ISPRS提供的Vaihingen数据集中复杂多植被城区场景,试验结果表明,本文算法能够有效区分植被与建筑物,实现建筑物准确提取。  相似文献   

4.
针对已分割出建筑物立面的点云数据,采用结合主成分分析(PCA)的区域增长法提取建筑物立面的平面特征,并利用结合凸壳算法的三角网轮廓提取算法实现建筑物立面几何特征轮廓边的提取。实验结果表明,该方法可以有效地从密度不均匀的点云数据中提取出建筑物立面几何特征。  相似文献   

5.
主要利用国产高分三号(GF-3)卫星数据通过合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术提取试验区域数字高程模型(digital elevation model,DEM).首先介绍了GF-3卫星及其主要成像模式;然后介绍了InSAR数据处理过程及其关键技术,包括基线估计、影像配准、相位解缠等,并介绍其典型算法;最后利用GF-3试验数据提取DEM并对其进行精度评价.试验验证了目前国产SAR(synthetic aperture radar)卫星在干涉成像、干涉测量方面的能力.  相似文献   

6.
建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。  相似文献   

7.
提出一种基于超像素分割算法与随机森林算法的无人机影像建筑物提取,利用INPHO软件生成正射影像和点云数据,并用点云数据进行反距离插值运算和波段运算生成归一化数字模型(nDSM)影像。将正射影像与nDSM影像进行波段合成并仅对正射影像采用基于SLICO算法分割生成超像素,选择相应的特征利用随机森林分类器进行分类,从而得到建筑物的提取结果。研究结果表明密集的影像匹配点云生成的nDSM影像进行建筑物提取时,可有效地对农村区域和城市区域的建筑物进行提取,同时避免了面向对象方法中最佳分割尺度难以选择的问题,取得了较好的建筑物提取效果,降低了建筑物提取的成本。  相似文献   

8.
针对倾斜摄影场景中建筑物单体化问题,本文提出了基于倾斜摄影测量点云数据的建筑物识别和边界提取自动化算法。首先,对点云进行预处理,去除地面点和噪声点;然后,对点云进行二维栅格化处理,按间隔距离预分割;最后,结合改进的大津算法和区域增长算法,从预分割点云识别其中的建筑物,并提取建筑物边界点。从广东省江门市和湛江市选取两处试验区域对算法进行测试,结果表明:区域内建筑物点云均能准确被分割识别,建筑物边界提取准确度分别为87.8%与92.3%,说明本文提出的方法对于倾斜摄影测量建筑物识别和边界提取的适用性较强。  相似文献   

9.
针对单一参数的Alpha-Shape算法无法适应密度差异较大的点集数据以及提取的边界信息具有锯齿形状的问题,结合Alpha-Shape算法与D-P算法进行轮廓线的粗略提取,利用最小二乘方法以及建筑物边界线之间向量、长度等特征确定建筑物关键点;通过寻找建筑物主方向,实现建筑物边界线规则化。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的典型区域的LiDAR点云数据进行建筑物边界线提取,并与传统Alpha-Shape算法提取建筑边界线结果进行比较,结果表明本文算法在建筑物边界线信息提取方面更准确、更稳定。  相似文献   

10.
马川  冯德俊  张丽 《测绘》2012,(4):151-154
随着高分辨率遥感影像技术的不断发展,从高分辨率遥感数据中提取建筑物信息将会成为城市数字化的重要信息来源。建筑物阴影包含了建筑物的高度、形状及位置等信息,准确提取建筑物阴影对后续影像的处理具有重要的意义。在阈值分割和数学形态学两种算法原理的基础上,结合两种算法实现了建筑物阴影的提取及优化。试验表明,两种算法的结合能够比较准确的提取出建筑物阴影信息,排除小阴影区域的干扰,并能较好地检测出阴影的边界,保证建筑物阴影的形状和大小。  相似文献   

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