综合机载与车载LiDAR数据的建筑物三维重建

发布时间：2017-10-18 16:21

  本文关键词：综合机载与车载LiDAR数据的建筑物三维重建

  更多相关文章： 机载LiDAR 车载LiDAR 点云配准 特征提取 融合建模

【摘要】：建筑物三维模型是数字城市建设的重要组成部分,在民用导航、城市管理等领域具有广泛的应用,如何快速建立包含建筑物细节特征的精细模型是当前三维建模技术亟需解决的关键问题之一。本文在总结和分析已有的基于机载和车载LiDAR点云数据三维重建技术的基础上,研究建立了一种综合利用机载与车载LiDAR点云数据实现建筑物三维精细模型重建的技术流程。论文以郑州市中原区桐柏南路街道为实验区,在机载和车载LiDAR点云数据空间配准的基础上,对建筑物屋顶特征和立面细节特征提取以及模型重建等相关技术展开研究,本文的主要研究内容包括以下四个部分。1.机载和车载LiDAR点云数据空间配准。本文首先利用实地测量的控制点对机载和车载点云数据之间的概略对应位置进行初步定位,分别在两种数据的控制点附近的概略对应位置选取一定范围的点云数据进行平面拟合,通过拟合的多对平面特征解算配准的平移参数和旋转参数,实现机载与车载点云数据的精确配准。2.基于机载LiDAR数据提取屋顶特征。文中首先采用渐进三角网滤波算法,通过计算激光点云数据候选点到TIN插值面的距离作为判断该点是否属于地面的条件,分离出地面点和非地面点;然后在非地面点中利用邻近高差及辅助平面的TIN过滤方法提取出建筑物点云;利用相邻点法向量相似聚类的区域增长算法对屋顶数据进行面片分割,进一步采用Alpha Shape检测建筑物边缘点方法提取轮廓线,并对轮廓线进行规则化处理,得到建筑物轮廓矢量图。3.建筑物立面提取。基于车载LiDAR数据提取建筑物立面以及窗户等细节特征,首先利用点云高程并结合点云的投影点密度来提取建筑物轮廓线。为了充分利用车载LiDAR数据所反映的建筑物立面细节特征,文中采用扩展的投影点密度的方法,通过提取窗户轮廓点、建立格网并进行分类聚类等处理得到窗户四个角点坐标,构建建筑物窗户模型。4.结合实验区域的街景影像和建筑物呈现的特点对提取得到建筑物顶面和底面轮廓矢量图进行融合,并完善建筑物的细节特征,实现实验区建筑物的精细建模。
【关键词】：机载LiDAR 车载LiDAR 点云配准 特征提取 融合建模
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-22
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 LiDAR点云数据配准12-13
• 1.2.2 机载LiDAR数据处理及建筑物模型三维重建13-17
• 1.2.3 车载LiDAR数据的建筑物立面重建17-18
• 1.2.4 机载与车载LiDAR数据融合的相关研究18
• 1.3 研究内容与技术路线18-20
• 1.3.1 研究内容18-19
• 1.3.2 技术路线19-20
• 1.4 论文组织结构20-22
• 2 机载与车载LiDAR数据预处理22-34
• 2.1 实验区与实验数据的获取22-24
• 2.2 实验数据的预处理24-26
• 2.3 机载与车载LiDAR点云数据特点比较26
• 2.4 机载与车载LiDAR数据配准26-32
• 2.4.1 数据配准处理技术路线27-29
• 2.4.2 配准实验分析29-30
• 2.4.3 配准精度分析30-32
• 2.5 本章小结32-34
• 3 机载LiDAR数据的建筑物屋顶特征提取34-48
• 3.1 机载LiDAR数据滤波处理及实验分析34-38
• 3.2 建筑物点云提取方法及实验分析38-40
• 3.3 建筑物屋顶面片分割及轮廓线规则化40-47
• 3.3.1 屋顶面片分割40-41
• 3.3.2 屋顶轮廓线提取及规则化41-45
• 3.3.3 轮廓线精度分析45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 4 车载LiDAR数据的建筑物立面特征提取48-58
• 4.1 基于高程和投影点密度的建筑物立面提取48-52
• 4.1.1 建筑物立面提取方法原理48-49
• 4.1.2 实验分析49-52
• 4.2 建筑物底面轮廓矢量图52
• 4.3 窗户特征提取52-55
• 4.4 窗户特征提取实验与分析55-56
• 4.5 本章小结56-58
• 5 建筑物轮廓线对比分析及模型重建58-66
• 5.1 建筑物顶面和底面轮廓图对比分析58-60
• 5.2 建筑物三维重建60-65
• 5.2.1 无屋檐的平顶建筑物三维模型重建61-62
• 5.2.2 具有屋檐的人字形建筑物三维重建62-63
• 5.2.3 测区范围内建筑物的三维重建63-65
• 5.3 本章小结65-66
• 6 结论与展望66-68
• 6.1 结论66-67
• 6.2 研究展望67-68
• 参考文献68-74
• 作者简历74-76
• 学位论文数据集76

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6 吕琼琼;杨晓晖;杨唐文;韩建达;庄严;;激光雷达点云数据的三维建模技术[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

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本文编号：1055946