基于機(jī)載和車載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑物三維建模方法研究.pdf

1、隨著移動(dòng)測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，城市空間信息的獲取得到了很大提升。激光雷達(dá)（LiDAR, Light Detection and Ranging）是一種新興的空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，其中機(jī)載LiDAR和車載LiDAR都能快速地獲取大面積的城區(qū)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，已成為當(dāng)前三維城市建設(shè)的重要技術(shù)手段。由于機(jī)載和車載LiDAR數(shù)據(jù)采集方式的不同，兩種數(shù)據(jù)源在建模時(shí)各有優(yōu)劣，主要表現(xiàn)為兩個(gè)方面：1）由機(jī)載LiDAR點(diǎn)云構(gòu)建的模型能較好地表達(dá)建筑物的頂部結(jié)構(gòu)，但對(duì)

2、立面結(jié)構(gòu)表達(dá)缺乏；2）而由車載LiDAR點(diǎn)云構(gòu)建的模型雖能較好表達(dá)建筑物的立面特征，但對(duì)屋頂結(jié)構(gòu)表達(dá)不足，且由于樹木的遮擋以及作業(yè)限制，建筑物立面模型往往不完整甚至殘缺。因此，為了滿足精細(xì)建筑物建模的需求，本文研究了基于機(jī)載和車載LiDAR融合數(shù)據(jù)的建筑物三維建模方法進(jìn)行了研究。
　　本文分析了基于機(jī)載LiDAR和車載LiDAR進(jìn)行建筑物點(diǎn)云自動(dòng)提取和重建的研究現(xiàn)狀，在機(jī)載和車載LiDAR點(diǎn)云融合的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了建筑物點(diǎn)云的自

3、動(dòng)提取和三維重建方法，具體研究工作如下：
　　1.分析了國內(nèi)外基于機(jī)載LiDAR、車載LiDAR以及二者融合的建筑物自動(dòng)提取和模型重建的研究現(xiàn)狀，研究了機(jī)載和車載LiDAR各自的數(shù)據(jù)特點(diǎn)及兩種數(shù)據(jù)融合的方法。
　　2.在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，分析了機(jī)載LiDAR建筑物點(diǎn)云自動(dòng)提取的方法，采用分步濾波策略提取機(jī)載LiDAR建筑物點(diǎn)云；通過基于密度格網(wǎng)的八鄰域連通性分析方法，實(shí)現(xiàn)了單棟建筑物點(diǎn)云的聚類分割；針對(duì)每棟建筑物，利用改進(jìn)的

4、局部凸殼算法提取建筑物初始輪廓線，并對(duì)初始輪廓線做簡化和規(guī)則化處理。
　　3.基于提取的輪廓線實(shí)現(xiàn)對(duì)車載LiDAR建筑物立面點(diǎn)云的自動(dòng)分割，并借助輪廓線形狀分析方法實(shí)現(xiàn)相鄰建筑物間的相似性判斷；在相似性分析和立面點(diǎn)云分割的基礎(chǔ)上，通過相似建筑物立面間的點(diǎn)云匹配，采用相似建筑物同一部位實(shí)測(cè)點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)了對(duì)空洞或殘缺立面點(diǎn)云數(shù)據(jù)的修復(fù)。
　　4.采用改進(jìn)的RANSAC算法實(shí)現(xiàn)了建筑物屋頂面片點(diǎn)云的分割，在分割的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了建筑物屋頂