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建筑点云几何模型重建方法研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
从大规模机载点云中重建几何精确、拓扑正确、语义丰富且屋顶遵循LoD3规范的建筑几何模型是当前机载点云建筑建模的难点和重点。为此,根据建筑几何建模思想,将国内外相关建筑点云建模方法分为5类建模体系,并对每一类体系中的代表文献进行了深入的综述和剖析。在此基础之上,提出当前机载点云建模算法存在的一些共性问题,并给出可能的解决方案及几何建模发展的趋势和后续潜在的研究方向,为完善机载点云建筑重建理论,发展更智能的建模算法,构建更高质量的建筑模型库,提供一定程度的参考和借鉴。 相似文献
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庄崯国 《测绘与空间地理信息》2018,(1):62-67,73
根据基于地面激光雷达的单树枝干几何建模方法,本文提出了一种提高重建树木几何模型精度的方法。首先,根据水平集的骨架提取方法提取目标树点云数据完整的骨架点;其次,采用最小生成树的方法对提取的骨架点构建拓扑关系;第三,根据最小二乘圆拟合法和管道模型(Pipe Theory)计算骨架点对应枝干的半径;最后,应用广义圆柱体实现单树枝干几何建模。重建得到的树木枝干几何模型在树高和胸径(DBH)参数上与真实值或实测值误差均在5%以下,且枝干最大拟合误差均小于40 mm。结果表明:本文的树木枝干几何建模方法可靠性强,且重建的树木枝干几何模型精度高,可用于森林资源管理、精准农林业等领域。 相似文献
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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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多细节层次的三维城市模型是数字城市和智慧社会的关键空间数据基础设施,从基于稀疏点线特征的交互式半自动化建模到基于密集点云的自动化智能化建模已经成为国际学术界和工业界的热点前沿。由于立体城市空间结构的复杂性,多类型、多站点和多时相的点云数据融合处理是三维城市建模的基本途径,其基本思想是将具有不同视角、密度、精度、尺度、细节、时间历元等特征的多点云数据进行一致性融合表达与集成处理,建立可直接面向计算分析的智能化表达的多点云模型。归纳总结了多点云数据的主要特点,针对时空基准与精度、尺度、语义3个层面的一致性处理,分析了多点云数据融合的主要发展趋势,并凝练了面向三维城市建模的多点云数据融合关键问题。 相似文献
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三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档，在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题，本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备，利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑，通过ICP算法完成点云精细匹配，实现多源点云数据融合建模；对比单一建模方法模型，从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明，融合建模模型纹理清晰，几何结构完整，模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值，接近三维激光扫描模型。 相似文献
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本文基于高速公路高精度点云数据，首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取，将树木点云投影到水平面，采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取；然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域，本文结合树干几何特征提取树干的位置信息，计算所有点云到树干中心的欧氏距离，将所有点云归类到最近的树干进行粗分割；最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心，提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明，本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。 相似文献
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倾斜摄影测量方法已可自动获取城市规模的实景三角网模型,然而散乱的三角网缺乏精细的几何结构和功能语义信息。为克服上述问题,提出一种局部表面参数化的实景三角网模型语义增强方法:将具有语义信息的独立三维部件与实景三角网模型的无缝融合问题,通过定义三维表面结构树,转换为局部区域的三角网替换操作;在待融合区域附近,将原实景三角网模型和替换的三维语义部件,通过局部参数化表达,UV展开为二维平面三角网;在二维平面上构建约束Delaunay三角网(CDT),实现两模型的无缝拼接,逆映射至三维空间并自动重建语义部件。通过深圳某区域的倾斜影像进行的试验证明,本文方法能有效实现具有开放边界和语义信息的部件模型与表面模型的无缝融合。与商业软件Maya对比,这种基于插入、融合的手段对提高建模效率具有实用价值。 相似文献
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以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。 相似文献
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Individual tree crown delineation is of great importance for forest inventory and management. The increasing availability of high-resolution airborne light detection and ranging (LiDAR) data makes it possible to delineate the crown structure of individual trees and deduce their geometric properties with high accuracy. In this study, we developed an automated segmentation method that is able to fully utilize high-resolution LiDAR data for detecting, extracting, and characterizing individual tree crowns with a multitude of geometric and topological properties. The proposed approach captures topological structure of forest and quantifies topological relationships of tree crowns by using a graph theory-based localized contour tree method, and finally segments individual tree crowns by analogy of recognizing hills from a topographic map. This approach consists of five key technical components: (1) derivation of canopy height model from airborne LiDAR data; (2) generation of contours based on the canopy height model; (3) extraction of hierarchical structures of tree crowns using the localized contour tree method; (4) delineation of individual tree crowns by segmenting hierarchical crown structure; and (5) calculation of geometric and topological properties of individual trees. We applied our new method to the Medicine Bow National Forest in the southwest of Laramie, Wyoming and the HJ Andrews Experimental Forest in the central portion of the Cascade Range of Oregon, U.S. The results reveal that the overall accuracy of individual tree crown delineation for the two study areas achieved 94.21% and 75.07%, respectively. Our method holds great potential for segmenting individual tree crowns under various forest conditions. Furthermore, the geometric and topological attributes derived from our method provide comprehensive and essential information for forest management. 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(6):432-449
As a state-of-the-art mapping technology, mobile laser scanning (MLS) is increasingly applied to fields such as digital presentations of city environments. However, its application has recently met a bottleneck in data processing. It has been found that conventional methods for geometrically modeling 3D scattered points are inadequate when dealing with large volumes of MLS data. In fact, this is a challenge that has already been noted in the MLS-relevant fields, e.g. remote sensing, robot perception, and pattern recognition. A variety of algorithms under the schematic frame of analysis, modeling and synthesis (AMS) have been developed in these fields. The AMS paradigm is to first extract the implicit geometric primitives within each scan profile by geometrically modeling its 2D scattered points (GM2P). The resultant 2D geometric primitives are then integrated to restore the real 3D geometrical models. In this process, GM2P is a kernel procedure whereby a review of the GM2P algorithms is assumed to be of significance for developing new efficient algorithms for geometrically modeling 3D scattered points. This idea is supported by MLS sampling often being executed via parallel scan profiles. Indeed, the results of the literature review indicate an avenue for methodologically improving MLS in data processing. 相似文献
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树模型的三维可视化研究 总被引：13，自引：0，他引：13
树的表达无论是在3DGIS，VRGIS还是在3DCM中，都是一个难点问题。与一般实体对象不同的是，树明显具有分形空间特征，因此用常规简单的建模方法很难表达一颗树。现在分形算法常用来生成树模型，具有逼真的可视效果，但所产生的数据量对于GIS环境来说太大，可视化困难；另外，用树的图像替代树模型也是一种常用的方法，但在近视点视觉效果差，同时也没有表达出树木所固有的空间特征。本文作者提出一种方法，使用LOD技术，将树的分形模型与其图像替代模型两者结合起来，初步解决树模型在GIS中的可视化问题，可达到逼真、高速的可视效果。 相似文献
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