基于分类分层的机载Lidar点云建筑物顶面渐进提取方法

摘要

本发明公开了一种基于分类分层的机载Lidar点云建筑物顶面渐进提取方法。方法先对建筑物顶面进行分类，按照顶面面积大小分为“大顶面”和“小顶面”，并按照顶面间夹角大小将顶面分成粗细不同的层次。在此基础上，方法采用“从大到小”、“从粗到细”、“分类处理”的原则，从LiDAR点云中渐进提取建筑物顶面。首先结合基于法向的区域增长方法和基于距离的区域增长方法，从点云中分割出大顶面；然后对剩余点进行聚类分簇，并借助随机抽样一致性方法从每簇中分割出小顶面。并且通过不断提高顶面间夹角判断条件，逐步分割出夹角更细小顶面。最终，实现了各种建筑物顶面的自动、准确分割，从而为三维建筑物的自动化建模奠定基础。