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为解决机载LiDAR点云数据建筑物提取精度不高的问题,首先分析了现有的基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法;然后综合地形、树木、建筑物密度等对建筑物提取的影响,以德国斯图加特市法伊英根的LiDAR点云数据为例进行了建筑物提取实验;最后对提取结果进行了定量精度评定。结果表明,基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取精度为93.1%;而基于数学形态学图像的处理方法和基于Delaunay三角剖分的方法受建筑物形状和地形等限制较多,提取精度分别为87.6%和81.3%,说明基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取方法的准确性较高,限制性条件较少。 相似文献
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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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针对复杂环境下震害信息的快速提取问题,本文提出了一种基于高分影像和激光点云数据的半自动损毁建筑物提取方法。该方法通过目视判别定义了损毁建筑物类型与成像特征,然后采取阈值法与SVM相结合的半自动面向对象分类方法将损毁建筑物提取出来。即通过引入nDSM数据参与分割、分类,在影像多尺度分割的基础上,结合纹理特征、光谱特征以及几何特征,通过阈值法与SVM相结合的方法提取损毁建筑。为验证方法有效性,选取2010年海地震后部分地区的高分辨率影像和机载激光雷达数据作为研究数据,通过与全场景的自动SVM分类结果相比,本文方法获得了更优的分类精度。此外,本文构建了新的波段剔除植被,在不同场景下获得了较好的剔除效果。 相似文献
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基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取 总被引：4，自引：0，他引：4
LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。 相似文献
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LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。 相似文献
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目的 针对传统建筑物变化检测方法没有考虑高程信息的缺点,提出了一种结合LiDAR点云数据和航空影像的建筑物三维变化检测方法,可同时提取建筑物高程变化信息和面积变化信息。首先将不同时期LiDAR点云分别生成数字表面模型(DSM);然后对不同时期的DSM进行差值、滤波和形态学操作得到DSM变化区,并根据共线方程将其反投影到航空影像中,再使用航空影像的光谱、纹理等信息排除树木等伪变化区的干扰;最后计算高程变化值和面积变化值。试验结果表明该方法能定量地提取高程和面积变化信息,提供更加全面准确的建筑物变化信息。 相似文献
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谭金石 《测绘与空间地理信息》2015,(6):81-83
机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。 相似文献
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基于机载激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)数据识别震后建筑物震害,其前提是快速准确地提取建筑物点云。通过分析地震灾区机载激光雷达点云中提取建筑物点云的诸多难点,已有的方法难以达到预期效果,因此提出融合同机航空影像数据的方法,实现了震后灾区建筑物点云的获取。该方法首先在数据预处理的基础上,利用布料模拟滤波CSF(Cloth Simulation Filtering)算法进行点云滤波,得到地面点云和非地面点云(主要是建筑物、植被和车辆行人等),并将航空影像红波段光谱信息赋予非地面点云;然后基于灰度直方图阈值分割的方法剔除植被点;最后对剩余激光脚点利用具有噪声的基于密度的空间聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行聚类提取最终的建筑物点,并与参考建筑物点比对,进行精度验证,得到建筑物点云提取的漏检概率、虚警概率分别为15.61%、7.52%,总体精度可达84.39%。结果表明,在一定精度要求范围内,该方法能有效实现地震灾区建筑物点云的提取,可为震后机载LiDAR建筑物点云提取提供技术参考和方法借鉴,为建筑物震害识别做好基础工作。 相似文献
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点云滤波分类是LiDAR后续应用的基础工作,在点云滤波的基础上,以航空影像为辅助条件,结合点云高程信息,设计一套地物点云的分类方法。该方法首先融合航空影像与LiDAR数据,将对应RGB值赋予每个点,根据植被的光谱特征提取出部分植被点云;然后再根据文中定义的点云高程纹理,在剩余地物点云中提取出建筑物点,最后根据回波次数信息分离出剩余植被点,完成地物点云的分类。采用北京凤凰岭地区一组机载LiDAR数据进行实验。实验结果表明,该方法能够有效地将地物点云进行分类并且满足一定的精度要求,具有一定的实用价值。 相似文献
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倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。 相似文献
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层析SAR技术可以根据获取的二维SAR影像来进行城市建筑物的三维重建,在不久的将来有望成为城市多维精密监测的重要技术工具。目前,层析SAR城市建筑物三维点云的精度还没有有效的验证方法。本文提出一种基于地面LiDAR三维点云数据来验证层析SAR三维点云数据精度的方法,通过将层析SAR和LiDAR的建筑物点云分割成不同立面,进而逐个面进行立面边界提取,并以LiDAR三维点云数据作为基准,将二者的建筑物几何特征进行对比,从而验证层析SAR城市建筑物三维点云的精度。实验选取盘古七星酒店层析SAR三维点云数据与LiDAR三维点云数据进行对比分析,结果表明基于LiDAR三维点云来验证层析SAR城市建筑物三维点云精度方法的有效性和适用性。 相似文献
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建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。 相似文献
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《测绘工程》2020,(4)
地面激光扫描仪(Terrestrial Laser Scanner,TLS)能够快速地获取高大建筑物侧面点云数据,但较难获取其顶部点云数据。无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)通过搭载五镜头倾斜摄影相机,能在短时间内获取高大建筑物的顶部影像,并基于摄影测量原理生成建筑物顶部的三维点云。文中针对高大建筑物的三维建模,首先通过UAV影像构建三维点云信息,然后将UVA影像点云与TLS点云数据进行配准后构建其三维模型。以云南师范大学呈贡校区武之楼为例,分别采用单一源的两种数据进行三维建模,并与两种配准后的数据进行三维建模作比较,实例结果表明,配准后的数据建模更完整,效果更好,能更完整地表现出建筑物的信息。 相似文献
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针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
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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