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随着三维激光点云数据获取能力的提升，基于三维激光点云进行建筑物模型重建与立面测绘成为工程应用中常用的方法。三维激光点云数据能够体现建筑物丰富和直观的细节信息，然而海量数据处理给建筑物模型构建带来了极大挑战。本文通过对建筑物的三维激光点云数据进行横切得到建筑物轮廓点，并采用基于遗传算法的TSP算法对轮廓点进行处理以获取建筑物各立面的方程系数，最终实现建筑物模型的构建和获取详细的建筑物立面数据。试验结果表明，此方法可以较好地实现LOD1级建筑物模型的构建，进而为更高（LOD3）级别的建筑物模型构建提供依据。 相似文献
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郭海乐 《测绘与空间地理信息》2023,(12):199-201+204
以某建筑物为例,进行三维激光扫描,研究三维激光扫描的系统组成与其工作原理、特点,采集建筑物点云数据,处理建筑物点云数据等数据处理方法,分析建筑物三维建模的方法,重建建筑物模型。 相似文献
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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
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研究了在Geomagic环境中通过三维点云数据重建三维实体模型的过程,详细介绍了复杂实体点云数据在Geomagic中点云数据处理的全过程,包括点云匹配、点云预处理、封装形成三角面、在多边形阶段破洞修补以及优化处理,最终生成了NURBS曲面。三维重建过程表明,在Geomagic中重建三维模型不仅效率高、精度高,而且软件易于操作。本文涉及的数据处理方法也可以用于三维激光扫描技术在数字矿山、数字城市中应用。 相似文献
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李妍妍 《测绘与空间地理信息》2019,42(12)
针对倾斜摄影建模存在的模型精细度不足、底部纹理缺失等问题,采用三维点云数据,可以快速实现实景三维模型重建,其建模成果可以进行精细的纹理映射。通过对试验区数据的分析,验证了通过三维点云技术手段获取得到的建筑物表面点云信息可以有效地补充倾斜摄影建模存在的底部纹理缺失等问题,也可以提高三维模型的精细化程度,为相似项目提供参考。 相似文献
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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
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尽管地面激光雷达数据采集的工程应用日益广泛,但激光雷达点云数据的海量特征及数据处理的复杂性,导致地面激光扫描点云数据处理软件系统严重滞后。针对这一现状,本文提出地面激光扫描数据处理系统设计架构及实现方式。首先确立以点云数据引擎及三维交互可视化作为系统的内核,其中点云数据引擎负责大数据的存取,三维交互可视化实现数据处理的计算可视化与成果展示;然后在此内核基础上构建数据交换、点云配准、点云重建、点云分割、模型重建、纹理重建六大数据处理功能层;最后针对系统大数据的处理分析其关键技术,并给出实现方法。 相似文献
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高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要。现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分层路段以及复杂城区道路纠正方面缺乏深入研究。城区交通状况复杂、高楼林立以及树木密集等不利条件影响数据精度,因此文中研究三维点云数据分层路段快速定位方法以及分层点云纠正技术,以提升点云数据精度与质量。试验结果表明该方法能够快速定位到质量不佳的路段,研究成果可为复杂城区环境下点云数据质量提升提供一定借鉴。 相似文献
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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
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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
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以激光点云数据和倾斜多视影像为研究对象，提出了一种结合机载点云、地面点云及倾斜多视纹理的融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法结合点云面元以及影像边界特征，利用倾斜影像的线特征对顶面及立面模型进行边界规则约束，实现了面元自动拓扑重建；通过交互编辑完成不同复杂程度的建筑模型重建，并对模型进行纹理映射。实验结果表明，该方法能够有效提升城市建筑物三维模型重建的效率和边界精度，为利用多源数据的空地联合建筑物三维精细重建提供了一套切实可行的解决方案。 相似文献
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一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
从机载雷达点云数据中快速准确提取建筑物是当前研究的难点和热点。在对现有建筑物点云提取方法充分研究和分析的基础上,本文提出了一种基于LiDAR点云的建筑物提取方法。首先根据建筑物的几何特性提取初始建筑物轮廓点;然后构建局部协方差矩阵计算点云分布特征,剔除非建筑物轮廓点;最后利用DBSCAN聚类算法对建筑物轮廓点聚类,以聚类结果为基础构建缓冲区,以缓冲区内所有建筑物轮廓点为初始种子点,采用圆柱体邻域进行多种子点区域增长,实现建筑物点云的提取。通过两组试验,共5组数据验证本文算法的性能。试验结果表明,该方法能够准确、有效地提取多层复杂的建筑物点云,效率高,且具有一定的适用性。 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
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建筑物是城市三维建模的重要元素，其轮廓信息的提取既是难点又是重点。本文提出了原始激光雷达点云数据的渐进式建筑物轮廓线提取方法。首先对原始点云数据采用渐进数学形态学滤波分离非地面点；然后使用改进的三维Hough转换分类出建筑物点云；进一步提取建筑物轮廓点，并根据相邻点方位角阈值确定建筑点云轮廓的关键点，以此简化并拟合建筑物轮廓线；最后基于轮廓线长度加权方向将建筑物轮廓规则化。结果表明，该方法大大提高了点云处理的效率和精度，可以直接从采集到的初始数据中自动化渐进式得到建筑物轮廓线信息。同时该方法对解决中小城镇建筑物体积小，距离近和屋顶坡度较大等问题具有较好的效果。 相似文献
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