联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法

发布时间：2017-04-11 01:27

  本文关键词：联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机载LiDAR是一种集成激光、INS、GPS等新型技术为一体的传感器设备,相对于传统的测量方式,利用机载LiDAR获取信息具有生产周期短、精度和效率高的优点。建筑物是城市的重要组成部分,建筑物三维模型建立是“数字城市”建设的重要内容。城市建筑物形状复杂多样,研究如何快速、高效地从LiDAR数据提取建筑物三维模型对城市规划、地理信息服务等有着重要的意义和作用。 论文分析和归纳了国内外利用LiDAR数据提取建筑物点云数据的研究现状。准确提取建筑物的高度值和底面轮廓形状是从LiDAR数据提取建筑物三维模型的基础,关键是建立高精度的DEM格网数据。在DSM格网数据转DEM格网数据的过程中,需要充分考虑地形起伏度变化的影响,针对不同的地形类型,采取不同的转换方法。仅用LiDAR数据提取的建筑物底面轮廓是不够准确的,辅助高分辨率遥感影像数据,提取建筑物底面轮廓形状,可有效解决这一问题。 本文首先将LiDAR点云数据通过内插法转为DSM格网数据。针对地形起伏度较小的城市区域,采用小区域范围内的格网数值替换法将DSM转为DEM。针对地形起伏度较大的山区,采用两次设定范围内判定“地物区域”与“地面区域”的办法,获取“地面种子区域”,并将“地面种子区域”通过与邻域范围内的高程值对比,对其进行扩张处理获取“地面增长区域”。将剩余的空白区域应用样条函数法插值确定高程值,叠加已获取的“地面种子区域”与“地面增长区域”区域范围内的高程值,得到山地区域的DEM格网数据。最后,将处于同一区域范围内的DSM与DEM相减得到的规则化(nDSM)格网数据,通过高度阈值、面积阂值、坡度变率阈值的过滤处理提取出具有准确高度值的建筑物格网数据。 应用高分辨率航空遥感影像数据,借助专业遥感图像处理软件,对建筑物底面轮廓形状二维矢量数据进行提取。对影像先分割,再提取分割后分割区域的特征信息(包括光谱、几何、纹理特征)。依据特征信息,选取样本后进行GLC树分类,提取出建筑物底面轮廓形状。最后,将建筑物二维矢量数据与建筑物格网数据两种类型的数据做叠置分析处理,提取三维建筑物模型。 论文的主要技术特点是集成LiDAR数据和高分辨率影像数据提取城市建筑物三维模型,初步调查和现场对比表明,应用本文讨论的方法提取建筑物三维模型,具有立体直观性、建筑物底面轮廓准确和高度值精度高的特点,可应用于城市建筑物三维模型的快速建模。
【关键词】：激光雷达 遥感影像 滤波 三维模型提取 数字城市
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237;P225.1
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 论文研究背景10-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.3 课题的提出及研究意义16
• 1.4 论文各部分的主要内容16-20
• 第二章 LiDAR技术及DEM简介20-26
• 2.1 LiDAR技术及其发展20
• 2.2 LiDAR系统结构20-23
• 2.2.1 动态差分GPS系统21-22
• 2.2.2 惯性导航系统(INS)22
• 2.2.3 激光测距仪22
• 2.2.4 定位原理22-23
• 2.3 LiDAR数据特征23-24
• 2.4 DEM简介24-26
• 第三章 建筑物点云数据及格网数据的提取26-62
• 3.1 数据预处理剔除粗差26-30
• 3.1.1 粗差类型与各类粗差产生的原因26-27
• 3.1.2 各种粗差的剔除方法27-30
• 3.1.2.1 Lidar数据处理专业软件介绍27
• 3.1.2.2 低点粗差的提取原理和方法27-29
• 3.1.2.3 孤立点的提取原理和方法29
• 3.1.2.4 空中点和高点的提取原理和方法29-30
• 3.2 建筑物点云数据的提取30-34
• 3.2.1 地面点与地物点的分离30-32
• 3.2.2 地物点中提取高植被和建筑物32-33
• 3.2.3 高植被和建筑物点云数据的分离33-34
• 3.3 建筑物格网数据的提取34-59
• 3.3.1 LiDAR点云数据格式转换理论与方法34-36
• 3.3.2 形态学滤波提取DEM格网模型36-39
• 3.3.3 地形起伏度较小地区DSM转为DEM的方法39-40
• 3.3.4 地形起伏度较大地区DSM转为DEM的方法40-51
• 3.3.5 规则化DSM提取建筑物的方法51-59
• 3.3.5.1 高度阈值提取建筑物52
• 3.3.5.2 面积阈值提取建筑物52-56
• 3.3.5.3 坡度变率阈值提取建筑物56-59
• 3.4 建筑物格网数据提取结果效果评价59-62
• 第四章 建筑物矢量数据的提取及三维模型的建立62-68
• 4.1 航空遥感影像数据的分类及建筑物矢量数据的提取62-64
• 4.1.1 航空遥感影像的分割62-63
• 4.1.2 航空遥感影像的分类63
• 4.1.3 建筑物矢量轮廓的获取63-64
• 4.2 建筑物三维模型的建立方法64-68
• 第五章 总结和展望68-70
• 5.1 结论68-69
• 5.2 展望69-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-76
• 硕士期间参加的科研项目和发表论文76

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李涛;岑敏仪;;结合影像的LIDAR数据三维建筑物提取[J];测绘科学;2007年05期

2 田耀永;李小娟;;基于LIDAR数据的DEM规模化生产关键技术研究[J];测绘与空间地理信息;2013年01期

3 周云;;高分辨率卫星影像数据与LIDAR数据在铁路勘测设计中的深度应用[J];铁道勘察;2012年01期

4 朱萍萍;杨艳飞;许捍卫;;基于LIDAR数据的建筑物提取和三维重建的研究进展[J];现代测绘;2007年04期

5 沈蔚;王林;王崇倡;韩军;;基于LIDAR数据的建筑三维重建[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2011年03期

6 余洁;张国宁;秦昆;杨海全;;LIDAR数据的过滤方法探讨[J];地理空间信息;2006年04期

7 汪承义;赵忠明;;基于LIDAR数据的城市数字表面模型生成技术[J];计算机工程;2008年01期

8 王媛媛;段建刚;;基于航飞LIDAR数据制作数字线划图方法探索[J];测绘与空间地理信息;2014年01期

9 何祺胜;陈尔学;曹春香;刘清旺;庞勇;;基于LIDAR数据的森林参数反演方法研究[J];地球科学进展;2009年07期

10 杨小军;;一种基于LiDAR数据的城区建筑物的提取方法[J];大众科技;2010年06期

中国重要会议论文全文数据库 前7条

1 汪智慧;王训霞;;浅谈利用LIDAR数据进行1:10000 DLG的高程制作[A];第九届长三角科技论坛（测绘分论坛）论文集[C];2012年

2 郑斌;董安国;;利用LIDAR数据构建高精度DEM[A];第三届长三角科技论坛（测绘分论坛）暨'2006江苏省测绘学术年会论文集[C];2006年

3 李剑巧;范海生;马洪兵;后藤真太郎;;利用航空机载LIDAR数据建立森林地区地表高程模型的方法研究[A];第十七届中国遥感大会摘要集[C];2010年

4 谭明;石晓春;;基于LiDAR数据的DEM获取与地物提取探讨[A];广东省测绘学会第九次会员代表大会暨学术交流会论文集[C];2010年

5 郑斌;袁静;;省域范围的LiDAR数据高程精度检测[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年

6 陈磊;赵书河;韩文泉;;基于LiDAR数据和高分辨率影像的城区建筑物自动提取研究[A];中国地理学会百年庆典学术论文摘要集[C];2009年

7 孙晓云;王晓冬;;浅谈利用LiDAR数据结合DTM产生等高线的方法[A];中国测绘学会2010年学术年会论文集[C];2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 胡伟;机载LiDAR数据三维建筑物模型重建方法研究[D];河南理工大学;2012年

2 张春亢;基于海量机载LIDAR数据的规则格网生成算法研究[D];福建师范大学;2012年

3 黄明;联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法[D];太原理工大学;2014年

4 张志友;基于LIDAR数据和航空影像的地形与建筑物提取及三维可视化[D];北京交通大学;2008年

5 阎平;LIDAR数据中多层次、多直角房屋的三维重建[D];武汉大学;2005年

6 郑汉之;基于并行计算的LIDAR数据滤波方法研究[D];西南交通大学;2011年

  本文关键词：联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：298027