共查询到20条相似文献，搜索用时 427 毫秒
1.
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. 相似文献
2.
3.
建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制"伪屋顶面"的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。 相似文献
4.
《国土资源遥感》2016,(4)
针对机载激光雷达(airborne light detection and ranging,Li DAR)数据三维重建中运用构造表示法(constructive solid geometry,CSG)无法对复杂模型自动地进行基元分解、基元模型识别以及模型集成等问题,提出了一种基于CSG扩展的三维重建方法。该方法利用建筑物等高线的分族特性,通过等高线分族实现了CSG方法中复杂建筑物模型的层次划分和基元分解,在此基础上,结合建筑物分层等高线族特征和分层轮廓线的重建结果来辨别基元类型,实现了CSG方法中基元的自动识别,并依据其识别结果采用相应的重建方法完成模型基元的分部重建,最后依据一套有效的模型集成规则实现了复杂建筑物整体模型的自动建模。通过大范围的Li DAR数据进行试验,验证了基于CSG扩展方法对复杂建筑物三维建模的有效性。 相似文献
5.
利用机载LiDAR点云数据进行建筑物重建是当今摄影测量与遥感领域的一个热点问题,特别是复杂形状建筑物模型的精确自动构建一直是一个难题。本文提出一种基于关键点检测的复杂建筑物模型自动重建方法,采用RANSAC法与距离法相结合的分割方法自动提取建筑物屋顶各个平面的点云,并利用Alpha Shape算法提取出各个平面的精确轮廓,根据屋顶平面之间的空间拓扑关系分析建筑物的公共交线特征,在此特征约束下对提取的初始关键点进行修正,最终重建出精确的建筑物3维模型。选取不同类型复杂建筑物与包含复杂建筑物的城市区域点云进行实验,结果表明该算法具有较强实用价值。 相似文献
6.
半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。 相似文献
7.
机载激光雷达点云（LiDAR）重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次（LOD）模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型（DEM）,对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法（Alpha shape）提取建筑物边界,利用通用图优化方法（G2O）对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0.... 相似文献
8.
针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。 相似文献
9.
一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。 相似文献
10.
以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一种新的基于点云数据的多层建筑物三维轮廓模型高精度自动重建方法。在已完成建筑物结构提取及轮廓规则化处理的基础上,利用多层屋顶轮廓在水平投影面内的相邻关系,将各层屋顶中同等级屋顶的相邻关系概括为平行边、不平行且不相交、相交3种相邻形式,结合多层屋顶的层级结构信息对相邻轮廓边界进行一致性处理。实验证明本文方法可以进一步消除多层建筑物各屋顶轮廓的规则化处理误差,使相邻轮廓边界在水平投影面内严格重合,同时重建后建筑物三维轮廓模型的正确性与完整性较高,拐点的定位精度优于激光点平均间距。 相似文献
11.
从灾后机载激光点云自动检测损毁房屋的等高线簇分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用灾后机载激光扫描点云的地震损毁房屋检测方法主要针对平面屋顶房屋,从局部分析屋顶的平面特征,导致只能有效检测屋顶严重破碎的损毁房屋。为此本文提出了一种等高线簇相似分析的地震损毁房屋检测方法,充分挖掘房屋等高线簇蕴含的房屋表面形状丰富的二维和三维信息,利用等高线簇形状相似度的归一化信息熵从整体上综合描述损毁房屋的损毁特征,并利用最大熵模型自动检测损毁房屋。采用2010年4月El Mayor-Cucapah地震断裂带激光点云数据进行了试验,证明本文提出的方法能快速、准确、可靠地检测损毁房屋。 相似文献
12.
建筑物的三维建模是城市三维建模和可视化的重要组成部分。本文提出一种基于点云数据与遥感图像的建筑物三维模型快速建模方法。首先,运用改进的RANSAC法从点云数据中提取建筑立面,根据立面区分平顶建筑与人字形屋顶建筑;在此基础上,进一步对建筑物的高度进行提取;之后,利用区域增长法从遥感图像中提取建筑物屋顶轮廓,利用形态学方法对提取出的轮廓进行规则化处理,并基于Freeman链码提取轮廓角点,得到规整的轮廓;最后,根据提取出的建筑高度属性对屋顶轮廓拉伸并进行纹理映射,实现对建筑物的三维重建。通过实例证明,提出的方法能快速、高效地实现建筑物三维模型的重建。 相似文献
13.
机载LiDAR点云数据的建筑物重建研究 总被引：5，自引：2，他引：3
提出了利用机载LiDAR点云数据进行复杂平面建筑物重建的方法。首先,将提取出的建筑物点云聚类到不同的平面点集;然后,对各个平面点集进行平面拟合,采用平面相交确定平面边界,并解算出各平面边界角点的三维坐标,从而重建建筑物模型。某区域的机载LiDAR点云数据的实验结果表明,该方法能有效地重建出较复杂的平面建筑物。 相似文献
14.
以正确提取城区Li DAR点云中建筑物为目标,综合利用不同类别目标点云的回波特征以及地形信息,提出了一种基于区域多次回波密度分析的Li DAR点云建筑物提取方法。首先,将点云构建不规则三角网(triangulated irregular network,TIN),获取封闭的等高线;然后,利用等高线间的拓扑关系得到等高线族区域;最后,统计每一区域的多次回波点云密度信息,通过建筑物和树木区域多次回波点云在区域密度上的巨大差异来识别建筑物点云和树木点云。研究结果表明:该方法既充分利用了建筑物表面与植被间多次回波特性的差异,又不否定建筑物边缘同样存在多次回波的现象;通过封闭的等高线自适应地检测出地物目标的轮廓,弥补了传统Li DAR建筑物提取方法的不足;该方法能够较其他方法更准确地提取建筑物。 相似文献
15.
16.
17.
针对三维规划审批对精确的空间关系及逼真的三维可视化效果的综合需求,设计实现了两套针对大规模三维数字城市建筑物模型的屋顶纹理快速生成方案。方案一基于严格投影成像方程建立物方与像方对应关系,并根据视线方向、遮挡关系、成像分辨率等选取最优纹理进行映射。方案二通过建立相应的屋顶纹理库,并利用屋顶纹理智能匹配技术实现大范围屋顶纹理的快速合成。利用常州市三维城市模型数据进行了实验分析,实验表明,这两套纹理生成方案生成的屋顶纹理都满足建筑物纹理重建生产要求,极大地提高了三维建模效率。 相似文献
18.
面向数字城市和智慧城市建设急需城市建筑三维模型支撑的需要，本文基于机载LiDAR数据，以“顾及平整性的屋顶面片分割—屋顶层间连接—三维模型重建”为脉络，提出了一种采用层间连接和平滑策略的建筑屋顶三维模型重建方法。在屋顶面片提取过程中，充分顾及了屋顶面片的平整性；并在屋顶面片平整基础上，提出层间连接点的概念，以实现高效、快速的模型重建工作。试验部分，本文从屋顶面片重建完整率与正确率、重建几何精度及建筑物高程对于重建的影响3个方面作了较为详尽的评价与分析，并在国际摄影测量与遥感学会标准数据集支撑下，与国际同行进行试验对比。试验结果表明，建筑屋顶重建的完整率和正确率分别达到90%和95%；在偏移距离评价方面，平均偏移距离和标准差最优分别达0.05 m和0.18 m。因此，本文方法可有效完成建筑屋顶三维模型重建，重建模型准确度高、完整性好。 相似文献
19.
建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高.针对上述问题,本文提出一种结合区域增长与RANSAC的机载LiDAR点云屋顶面分割方法.首先,引入稳健的法向量估计算法计算点云法向量,利用提出的迭代区域增长策略和RANSAC提取多个可靠屋顶面片;然后,基于可靠屋顶面片参数和RANSAC计算内点的思想,迭代合并可靠屋顶面片,并精化屋顶面参数;最后,计算未能通过前面步骤分割的点到各屋顶面的垂直距离,将其标记为距离最小且小于阈值的屋顶面,并通过局部范围内投票的方式精化屋顶面分割结果.利用多个具有代表性的建筑物点云和一组区域建筑物点云进行试验,结果表明,所提出的方法可有效地分割不同复杂程度的建筑物屋顶面,并能较好地分割面积较小的屋顶面,以屋顶面和单点为评价单元的平均分割正确率为95.56％ 和97.93％,分割的结果可为建筑物三维模型重建、点云精简等应用提供可靠的信息. 相似文献