融合LIDAR点云与正射影像的城区建筑物细化提取研究

发布时间：2020-07-02 12:57

【摘要】：随着现代遥感技术的快速发展,遥感信息的获取手段越来越丰富并且数据的质量与精度均有了大幅度的提升。建筑物信息作为城区内最重要的地物类别之一,在城市建设规划、道路规划、房产调查、数字城市建模中有着十分重要的研究意义。但基于光谱遥感影像数据,想要获取到含有三维信息的建筑物类别仍存在较大的困难。而LiDAR测量技术获取到的丰富三维坐标数据将会弥补平面影像数据信息的不足。本文在处理LiDAR点云数据后创建数字表面模型,结合含有高度信息的DSM和高分辨率正射影像对建筑物的轮廓提取进行研究分析。主要研究内容和成果包括:(1)对激光点云数据进行剔除噪声点的预处理,为离散数据进行栅格化做准备。建立空间格网并对比多种插值方法,寻找精度高、效果好的插值方法来拟合出数字表面模型,针对制作好的模型做中值滤波处理以此提高模型的精度。(2)提取出建筑物的主体轮廓的过程为:根据制作好的高精度数字表面模型,利用Slope(Zevenbergen,Thorne)坡度提取算法来获取模型的坡度信息,在坡度信息中利用对比分裂分割算法分割坡度变化区域,然后基于对象间邻近高度差异特征变化来提取到建筑物的主体对象。(3)结合多光谱影像利用面向对象思想细化建筑物的边界。在传统的基于光谱波段的多尺度分割中融入Canny边缘检测提取到的边界识别模型,用以优化分割对象。创建光谱差异性特征并结合邻域特征来分析建筑物轮廓,最后清除错分为建筑物对象的城区植被后进行精度评定。(4)提取到的最终结果对比人工目视解译勾画出的建筑物对象为基准来进行精度分析评定,采用的精度评定指标分别为正确率:90.14%、完整度:96.72%、质量:87.74%,根据以上步骤提取的建筑物信息整体精度效果较为理想。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU198;P237

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本文编号：2738222