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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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水下块石检测与识别作为钱塘江海塘护岸工程的关键环节,对保障板桩施工工效至关重要。本文首先在研究无人船测量系统岸基通信、数据采集核心技术基础上,推导了NORBIT多波束声呐分辨率估计模型及附加块石粒径约束条件的最大波束开角、最小数据更新率、最大航速间的关系式和推荐值;然后结合钱塘江水下多波束扫测点云数据三维特性,对区域生长算法进行改进,以实现块石点云识别和提取。工程实践结果表明,优化的无人船测量系统多波束声呐参数可实现水下细小块石精准检测,能如实反映水下块石及周边微地形地貌真实情况,改进的区域生长算法能从众多河床点云数据中高效提取水下块石点云,为板桩施工提供准确的块石分布情况,具有很好的工程应用意义。 相似文献
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