基于机载与车载LiDAR数据的建筑物模型多视三维重建研究

发布时间：2017-03-30 05:12

  本文关键词：基于机载与车载LiDAR数据的建筑物模型多视三维重建研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：三维建筑物模型重建是地理信息科学、遥感等领域的研究热点。随着三维实景导航、城市虚拟环境、低碳城市建设、灾害应急管理等应用需求的不断增长,对于建筑物顶面与侧面模型重建的高精确性、高细节性和高完整性要求越来越迫切。机载与车载LiDAR技术作为三维空间信息的新型获取手段,具有直接获得三维信息、主动性强、精度高等优势,集成机载与车载LiDAR数据进行建筑物模型的全方位、高精细三维重建具有重要的研究意义和巨大的应用前景。目前,机载与车载LiDAR数据的集成以及基于两类数据下的建筑物模型重建仍受到较多的瓶颈制约,相关技术手段与研究方法仍有待探索。本文围绕“俯视-侧视”联合的多视三维建筑物模型重建目标,利用机载与车载LiDAR数据的互补优势,基于机载LiDAR数据重建高正确性的建筑物屋顶模型,基于车载LiDAR数据重建高完整性的建筑物立面模型,形成了“多源数据集成—屋顶模型重建—立面模型重建”的基本框架,建立了一套基于机载与车载LiDAR数据重建多视三维建筑物模型的技术方案。本文主要研究内容和贡献包括：(1)提出基于地面公共点集的机载与车载LiDAR数据集成方法。机载与车载LiDAR数据由于平台的不同在扫描视角、空间覆盖范围、空间分辨率、场景复杂性等多个方面存在显著的差异性,造成了两者问数据集成的困难。此外,车载LiDAR系统在数据获取过程中容易因GPS失锁而导致局部点云漂移,进一步加大了与机载LiDAR数据集成的难度。研究提出“坐标转换—整体纠正—局部精化”的集成策略,实现了机载与车载LiDAR数据大区域下的初步集成和局部区域下的集成精化。其中,坐标转换与控制点纠正的处理流程纠正了车载LiDAR数据的局部漂移点云,GPS信息的引用实现了大区域下异构点云数据的初步集成。其次,地面公共点集的提取与ICP精细配准的技术方法,解决了异质平台点云数据配准难的问题,实现了局部区域下初步集成点云的精化。实验结果表明,机载与车载LiDAR数据在大区域下获得较为理想的初步集成结果,在局部区域下实现了更为精确的匹配,集成结果能够为建筑物三维模型重建提供数据支撑。(2)提出基于多尺度格网的机载LiDAR数据建筑物屋顶模型重建方法。机载LiDAR数据具有离散性强、数据量大、空间分辨率不高、光谱纹理信息缺失等问题,给建筑物提取与模型重建带来较大的技术难度。研究采用基于多尺度格网下“建筑物种子区提取—目标地物结构检测—建筑物屋顶模型重建”的技术方案,实现了复杂城市环境下高正确率、高完整率的建筑物屋顶提取和三维模型重建。其中,大尺度下构建归一化的数字表面模型,消除了地形起伏对建筑物提取的影响,并利用格网高程属性与几何特征,提取了高正确性的建筑物种子区域。其次,小尺度下构建、插值、分割高分辨率深度影像,获得了精度高、细节丰富、结构清晰的矢量地物面片。最后,大、小两个尺度提取结果的有效融合,实现了优势互补,重建了高正确性、高精确性的三维建筑物屋顶模型。实验结果表明,该方法在树木密集、地形复杂、建筑物多样化的城市环境下获得理想的建筑物屋顶提取与模型重建效果,具有较为广泛的适用性。(3)提出基于结构单元探测的车载LiDAR数据建筑物立面模型重建方法。车载LiDAR数据具有空间分布不均、前景遮挡严重、立面结构复杂等难点,造成建筑物立面模型重建难度大。研究提出“点云预处理—立面点云展开—结构单元探测—立面模型重建”的技术方案,实现了高完整性的三维建筑物立面模型重建。其中,点云预处理方法快速有效地提取了建筑物立面点云并初步拆分了建筑物复杂结构。其次,根据墙体轮廓线展平了建筑物立面点云,解决了前人方法难适用于复杂结构建筑物多个立面的问题。再次,分析展开立面在垂直和水平方向上的结构特征,有效探测了具有相似性的结构单元。然后,探测并修复具有重复结构的单元点云,有效解决了数据缺失的问题。最后,利用结构单元的重复性和修复点云的完整性,实现了高完整性的三维建筑物立面模型精细重建。实验结果表明,该方法所构建的建筑物立面模型视觉效果逼真,具有较高的精确性、细节性和完整性,能为具有规则结构的建筑物立面模型重建提供了全新的解决办法。
【关键词】：机载LiDAR 车载LiDAR 数据集成 建筑物模型 三维重建
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TU205;TP751
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-21
• 第1章 绪论21-39
• 1.1 研究背景与意义21-23
• 1.2 国内外研究综述23-34
• 1.2.1 机载与车载LiDAR数据的集成23-25
• 1.2.2 基于机载LiDAR数据的建筑物点云提取与模型重建25-30
• 1.2.3 基于车载LiDAR数据的建筑物点云提取与模型重建30-34
• 1.3 研究目标34
• 1.4 总体技术路线34-35
• 1.5 主要研究内容35-36
• 1.6 论文组织36-39
• 第2章 实验区与数据39-48
• 2.1 实验区简介39-42
• 2.2 数据源介绍42-48
• 2.2.1 机载LiDAR数据42-46
• 2.2.2 车载LiDAR数据46-48
• 第3章 基于地面公共点集的机载与车载LiDAR数据集成48-69
• 3.1 引言48-49
• 3.2 坐标转换与初步集成49-52
• 3.2.1 点云数据坐标转换49-50
• 3.2.2 车载LiDAR数据校正50-52
• 3.3 初步集成结果评价52-56
• 3.3.1 目视评价52-54
• 3.3.2 剖面评价54-56
• 3.4 初步集成结果精化56-64
• 3.4.1 地面点集提取57-62
• 3.4.2 地面点集配准62-64
• 3.5 集成精化结果评价64-68
• 3.5.1 地面点误差评价64-66
• 3.5.2 剖面线评价66-68
• 3.6 本章小结68-69
• 第4章 基于多尺度格网的机载LiDAR数据建筑物屋顶模型重建69-101
• 4.1 引言69-71
• 4.2 大尺度下建筑物种子区域提取71-76
• 4.2.1 规一化数字表面模型构建71-73
• 4.2.2 建筑物种子区域提取73-76
• 4.3 小尺度下目标地物的结构检测76-82
• 4.3.1 高分辨率深度影像构建76-79
• 4.3.2 高分辨率深度影像分割79-82
• 4.4 多尺度下三维建筑物模型重建82-85
• 4.4.1 建筑物屋顶面片提取82-83
• 4.4.2 建筑物三维模型重建83-85
• 4.5 实验与分析85-99
• 4.5.1 实验结果85-91
• 4.5.2 正确率与完整率91-94
• 4.5.3 高程精度评价94-96
• 4.5.4 建筑物高程对于重建的影响96-99
• 4.6 本章小结99-101
• 第5章 基于结构单元探测的车载LiDAR数据建筑物立面模型重建.101-131
• 5.1 引言101-103
• 5.2 建筑物立面点云预处理103-108
• 5.2.1 建筑物立面点云提取103-106
• 5.2.2 建筑物结构初步拆分106-108
• 5.3 建筑物立面点云展开108-110
• 5.3.1 墙体轮廓线提取108-109
• 5.3.2 立面点云展开109-110
• 5.4 建筑物结构单元探测110-117
• 5.4.1 展开立面的边界点云提取110-112
• 5.4.2 展开立面的垂直结构探测112-114
• 5.4.3 展开立面的水平结构探测114-117
• 5.5 建筑物立面模型重建117-124
• 5.5.1 结构单元点云修复117-121
• 5.5.2 三维立面模型重建121-124
• 5.6 实验与分析124-129
• 5.6.1 实验结果124-125
• 5.6.2 目视评价125-126
• 5.6.3 模型精度评价126-128
• 5.6.4 不同高程下的模型精度评价128-129
• 5.7 本章小结129-131
• 第6章 总体实验与分析评价131-147
• 6.1 建筑物屋顶与立面模型融合131-136
• 6.1.1 屋顶与立面模型结果131-133
• 6.1.2 屋顶与立面模型融合133-136
• 6.2 实验与分析136-146
• 6.2.1 实验结果136-138
• 6.2.2 目视评价138-140
• 6.2.3 模型精度评价140-146
• 6.3 本章小结146-147
• 第7章 结论与展望147-149
• 7.1 结论147-148
• 7.2 创新点148
• 7.3 展望148-149
• 参考文献149-159
• 攻读博士学位期间科研情况159-160
• 致谢160-162

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张叶;曲宏松;李桂菊;王延杰;;平面场景和建筑物成像的几何分析[J];中国光学;2011年05期

2 刘龙飞;王锐君;董卫平;冉琼;陈世荣;黄健熙;牟伶俐;;一种快速提取建筑物高度的方法研究[J];遥感技术与应用;2009年05期

3 余烨;刘晓平;韩江洪;袁晓辉;Bill P.Buckles;;从稀疏LiDAR数据中重建居民区建筑物[J];中国图象图形学报;2011年09期

4 林怡,陈鹰;基于单影像视觉的建筑物三维重建[J];山东建筑工程学院学报;2005年02期

5 田新光;张继贤;张永红;;利用QuickBird影像的阴影提取建筑物高度[J];测绘科学;2008年02期

6 王永刚;刘慧平;;利用角点最近距离统计平均法计算建筑物阴影长度[J];国土资源遥感;2008年03期

7 蒋李兵;王壮;雷琳;郁文贤;;基于模型迭代匹配的单幅高分辨SAR图像遮挡建筑物高度估计方法[J];通信学报;2013年03期

8 唐亮,谢维信,黄建军,谢兴灿;直线Snakes及其在建筑物提取中的应用[J];西安电子科技大学学报;2005年01期

9 周在辉;马静;许五弟;靳亦冰;;基于CGA的建筑物程序化建模研究[J];测绘与空间地理信息;2013年06期

10 王敏;周树道;刘志华;黄峰;梁妙元;;SAR图像建筑物成像特性及重建研究方法[J];计算技术与自动化;2011年01期

中国重要会议论文全文数据库 前8条

1 王晶;王仲琦;白春华;;爆炸作用下建筑物上载荷分布特征的研究[A];中国职业安全健康协会2009年学术年会论文集[C];2009年

2 蒙印;;单像片建筑物高度信息提取[A];中国测绘学会2006年学术年会论文集[C];2006年

3 张宁;蒋维楣;;城市冠层内建筑物对气流影响的数值模拟[A];首届长三角气象科技论坛论文集[C];2004年

4 杨志惠;;从IKONOS影像中提取建筑物的高度[A];第十三届华东六省一市测绘学会学术交流会论文集[C];2011年

5 华晨辉;;两种方法计算不规则建筑物年预计雷击次数的探讨[A];第六届长三角气象科技论坛论文集[C];2009年

6 汝洪博;蔡云泉;马金福;冯志伟;胡雷雷;;与建筑物截收相同雷击次数的等效面积计算方法的探讨[A];第八届长三角气象科技发展论坛论文集[C];2011年

7 王金亮;王小花;;基于QuickBird影像城市建筑物信息提取的初步研究[A];地理学与生态文明建设——中国地理学会2008年学术年会论文摘要集[C];2008年

8 朱英浩;王斌;;从摄像带构建网上交互三维场景[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 李远 李鹏;核心保护区建筑物高度不得超过10米[N];建筑时报;2013年

中国博士学位论文全文数据库 前6条

1 陈绿文;高建筑物对闪电活动及其特征的影响研究[D];中国气象科学研究院;2015年

2 陈焱明;基于机载与车载LiDAR数据的建筑物模型多视三维重建研究[D];南京大学;2015年

3 罗伊萍;LIDAR数据滤波和影像辅助提取建筑物[D];解放军信息工程大学;2010年

4 肖聚亮;建筑物迁移动力系统智能监控研究与应用[D];天津大学;2006年

5 逄铁铮;大断面城市隧道穿越复杂建筑物群的安全性控制研究[D];北京交通大学;2015年

6 李志伟;软土地区深基坑开挖对邻近建筑物影响的三维有限元分析[D];天津大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 白玉龙;基于HTML5的建筑物阴影实时模拟[D];北京建筑大学;2015年

2 尤媛;水体、建筑物对气温、风观测的影响研究[D];南京信息工程大学;2015年

3 杨春;面向对象的高分辨率遥感影像建筑物倒损信息提取[D];中国地质大学(北京);2015年

4 姚高伟;一种高分辨率遥感图像建筑物特征分级提取算法[D];信阳师范学院;2013年

5 胡春;数字城市中的建筑物提取及三维景观重建技术研究[D];华中科技大学;2004年

6 韩丽荣;复杂场景图像中建筑物提取技术研究[D];中国海洋大学;2010年

7 周晓明;基于像素工厂产品提取建筑物矢量轮廓方法的研究与实践[D];解放军信息工程大学;2008年

8 黄宣达;基于混合匹配策略的航拍建筑物识别[D];厦门大学;2008年

9 刘缨;建筑物三维模型自动生成软件设计与实现[D];东北大学　;2009年

10 吕钊;基于地面激光扫描数据的建筑物变化检测研究[D];中国地质大学（北京）;2011年

  本文关键词：基于机载与车载LiDAR数据的建筑物模型多视三维重建研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：276304