基于机载LiDAR的规则建筑物自动重建研究

摘要

建筑物三维模型在城市规划、灾害监测、应急管理等方面发挥着重要作用，建筑物三维重建是摄影测量与遥感、计算机视觉、模式识别等领域的研究热点。相对于传统的摄影测量方法，机载LiDAR技术具有实时、快速获取目标三维信息的优势，逐渐成为建筑物重建的关键手段。本文围绕规则建筑物的自动化重建问题，研究了三维重建过程中的关键技术，主要的研究工作和贡献如下: (1)研究了建筑物点云提取过程中的相关技术。采用基于距离的统计滤波算法进行了点云噪声剔除，运用布料滤波算法将地面点分离出来，并针对建筑物与植被点云重叠区域难以区分的问题，提出了一种基于坡度角信息熵的建筑物点云提取算法。 (2)研究了点云分割和边界提取算法。本文在对传统分割算法分析的基础上，针对存在的不足进行了算法优化。同时，归纳了常见的边界提取算法，并依据分组、合并、闭合三个过程对边界进行了规则化。 (3)针对传统方法重建类型有限的问题，提出了基于基元分解的方法。根据拓扑图的基本要素建立建筑物基元库，通过拓扑分解过程将复杂建筑物的重建问题转化为多个简单几何体的单独重建问题，从而降低了重建难度。 (4)针对建筑物几何模型中存在的拓扑错误问题，引进了几何约束。根据复杂建筑物的拓扑分解子图和对应的模板基元，引进几何约束，并运用附有约束的最小二乘算法和列文伯格-马夸尔特算法进行约束拟合，从而对模型参数进行调整。 (5)针对复杂建筑物分解的基元形状不规则，建筑物模型构建困难的问题。本文提出利用复杂建筑物整体的边界线和屋脊线辅助确定基元边界线，然后结合平面相交的方法构建基元模型。最后，将各个基元模型与墙面模型组合成复杂建筑物的模型。

目录

声明

摘要

1．1研究背景和意义

1．2国内外研究现状

1．2．1机载LiDAR数据建筑物提取现状

1．2．2机载LiDAR数据建筑物重建现状

1．3研究内容及论文组织结构

1．3．2论文组织结构

2．机载激光扫描技术简介

2．1机载激光扫描系统

2．2机载激光扫描数据

2．3应用领域

3．建筑物点云提取

3．1点云噪声剔除

3．2点云滤波

3．3点云分类

3．4本章小结

4．建筑物几何重建

4．1点云分割

4．2屋顶边界提取及规则化

4．2．1屋顶边界提取

4．2．2屋顶边界规则化

4．3基元分解

4．3．1基元库

4．3．2拓扑分解

4．4几何约束

4．5几何模型构建

4．6本章小结

5．实验结果与分析

5．1建筑物点云提取实验

5．2建筑物几何重建实验

6．总结与展望

6．1全文总结

6．2研究展望

参考文献

致谢