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针对倾斜摄影测量重建的三维建筑物模型存在三角形面元数据量大的问题，该文探索了一种基于平面结构保持的建筑物模型简化方法。使用双边滤波处理模型的三维网格，从而抑制平滑区域的网格起伏和保留过渡区域的边缘特征。在此基础上，利用区域增长法提取有效的平面结构分布。将边折叠算法和平面结构约束融合，设计边折叠运算的代价函数，以迭代的方式删除多余边，直至满足模型精简的条件。通过实测数据处理并与现有先进算法进行比较分析，结果表明，该文方法可以压缩99.5%的数据量并保持良好的建筑物结构形态，在建筑物简化建模方面具备有效性。 相似文献
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针对以点云为基础进行建筑物三维建模时存在的点云数量庞大、构网复杂等问题,提出了一种基于倾斜影像线特征进行建筑物三维模型快速重构的方法。首先对三维线特征进行仿射平面剖分以及构建特征角点;然后以特征角点为引导基于拓扑顺序进行平面构建;接着采用各种规则构建与补充平面边界形成平面块,对模型进行精纠正后生成最后的建筑物三维模型。实验结果表明,该方法可基于线特征自动完成建筑物三维模型的重构,建模效率远高于基于点特征的三维建模,且精度符合要求,其为非精细化城市建筑模型的快速批量自动构建提供了高效且实用的解决方案。 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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城市建筑物阴影是三维虚拟地理环境表达的重要组成要素,传统的城市建筑物阴影大多依赖第三方商业软件进行模拟,需要大量人工参与过程。本文针对建筑物阴影三维可视化技术复杂、三维建筑物模型生产更新过程慢等问题,研究一种轻量级、能适应大规模城市建筑物三维阴影快速可视化方法。通过对传统常见的二维建筑物平面数据处理,结合三维WebGIS和OSMBuildings技术,实现一套高效的城市建筑物阴影快速可视化原型系统,为当前建筑物阴影模拟及三维展示提供新思路。 相似文献
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深度图像的表示是实现三维目标识别、配准等工作的前提。针对地面三维激光扫描得到的点云数据,提出一种基于投影变换的深度图像生成算法。采用投影变换将三维点沿观察坐标系的法向量投影到观察平面上,使投影向量和观察平面垂直,这样观察点和观察平面间的距离就不会影响物体的投影大小和形状,有效避免了"失真"现象的发生。利用灰度图像生成深度图像,使用方案对地面激光扫描系统获取的建筑物实验数据进行具体处理。结果表明,文中基于投影变换的图像生成方法更能直观地反映建筑物表面的几何分布特征,为后续特征的提取奠定基础。 相似文献
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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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《制图学和地理信息科学》2013,40(3):179-187
Semi-automatic building detection and extraction is a topic of growing interest due to its potential application in such areas as cadastral information systems, cartographic revision, and GIS. One of the existing strategies for building extraction is to use a digital surface model (DSM) represented by a cloud of known points on a visible surface, and comprising features such as trees or buildings. Conventional surface modeling using stereo-matching techniques has its drawbacks, the most obvious being the effect of building height on perspective, shadows, and occlusions. The laser scanner, a recently developed technological tool, can collect accurate DSMs with high spatial frequency. This paper presents a methodology for semi-automatic modeling of buildings which combines a region-growing algorithm with line-detection methods applied over the DSM. 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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激光雷达技术(LiDAR)已广泛应用于数字高程模型(DEM)的快速获取和三维城市模型的建立中,但仍有许多不足之处,需要做更深入的研究。本文介绍了一种新的建筑物提取方法,称之为Fc-S法。该方法首先利用等高线特征进行滤波,从LIDAR数据内插的数字表面模型(DSM)中提取出DEM,利用DSM与DEM的高差阈值和DSM边缘特征参数去掉地面点和汽车等矮小物体,获得主要包含植被和建筑物的地物点群,然后对地物点群进行分割,利用二次梯度和面积等参数去掉植被点,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通过实验对所提方法进行验证,并借助高分辨率的航空影像对建筑物提取结果进行评估,评估结果表明该方法能够在地形起伏的区域中较准确地提取出建筑物。 相似文献
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针对图像密集匹配生产的数字表面模型(DSM)进行点云滤波,算法对地形依赖大,参数设置复杂,精度不高,后续人工编辑修饰的工作量大、效率低的问题,该文设计了第一套针对DSM滤波、涵盖多种样本形式(栅格、矢量)的航空图像建筑物数据集。针对航空图像建筑物尺度较大等特点,将膨胀卷积加入U-Net构成Dilated U-Net,并综合运用其进行建筑物语义分割,利用分割结果在相应图像密集匹配得到的DSM上滤除建筑物点,然后采用投票插值策略得到过滤掉建筑物点的DSM。实验证明:利用该文网络DU-Net将DSM中非地面建筑物点滤除,Ⅰ类误差在5.8%以内,Ⅱ类误差在2.4%以内,其可以在30 s内完成超过9000万个建筑点与非建筑物点位置的预测,效率高、成本低。DU-Net网络建筑物语义分割过程不受地形、高差的限制,对于其他非地面点的滤波具有一定的借鉴意义。 相似文献
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条件随机场模型由于其较强的上下文信息建模能力,被广泛应用于建筑物提取任务中。然而,面对高分辨率遥感影像丰富的地物信息,基于条件随机场的提取方法存在建筑物边界模糊的问题。本文提出了一种全局局部细节感知条件随机场框架,该框架提出全局局部一体化D-LinkNet,在有效利用多尺度建筑物信息的同时保留局部结构信息,解决了传统条件随机场一元势能丢失边界信息的问题。同时,该框架融合分割先验以缓解建筑物类内光谱差异较大的影响,利用更大尺度的上下文信息来精确提取建筑物,并引入局部类别标记代价从而保持细节信息以获取清晰的建筑物边界。实验结果表明,该框架在WHU卫星和航空数据集上的精度评价指标均优于其他对比方法,其IoU分别达89.82%和91.72%,对于复杂场景下的建筑物信息能够获得较好的提取效果。 相似文献
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基于机载激光扫描数据提取建筑物的研究现状 总被引：5，自引：3，他引：2
机载激光扫描系统是集成了GPS、惯性导航系统(INS)和扫描激光测距系统并利用飞机作为运行平台,来获取地面的三维位置,进而快速生成数字表面模型(DSM)。随着机载扫描激光测距系统的不断完善和发展,获取城市DSM数据也变得越来越快速,而且方便和经济可靠,地面激光点的密度也大大提高。目前国外激光扫描系统的激光点密度一般都达到了1～20点/m2,因此利用机载激光扫描系统获取的城市DSM提取建筑物也渐渐受到重视。利用激光扫描数据提取建筑物可以分为两大类,第一类是单纯以获取的机载激光测距数据来提取建筑物,第二类是融合激光测距数据和其他相关信息的建筑物提取,如融合航空影像、融合IKONOS高分辨率卫星影像来提取建筑物。本文对国际上利用机载激光扫描测距数据进行建筑物提取的最新研究进展进行了一些分析,同时也给出了应用我国研制的机载激光扫描数据提取建筑物的试验研究和初步结果。 相似文献
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震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率。采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类。分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可以用于城镇建筑物分类。根据建筑物分类结果对震害风险进行了划分。 相似文献
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钱韬 《测绘与空间地理信息》2008,31(6)
现今,DSM的获取日趋方便、快捷、精确,充分利用DSM所提供的信息,可以解决很多实际问题.本文提出了一种从DSM自动提取建筑物的方法,首先从DSM中提取DTM,差值后得到消除了地形影响的规格化的DSM(即NDSM),然后对NDSM进行改进型"标记控制的分水岭"分割,得到地上物目标;最后根据这些目标的各自特点进行过滤,祛除非建筑物对象,留下我们所要的建筑物对象. 相似文献
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多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取 总被引：1，自引：1，他引：0
遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。 相似文献