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题名基于机载LiDAR点云的建筑物多细节层次建模方法
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作者
崔扬
杨伯钢
李晓亮
刘鹏
董志海
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机构
北京市测绘设计研究院
城市空间信息工程北京市重点实验室
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出处
《北京测绘》
2023年第10期1380-1385,共6页
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基金
国家自然科学基金杰出青年基金(41725005)
北京市自然科学基金(4214069)
城市空间信息工程北京市重点实验室开放基金(20220104)。
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文摘
机载激光雷达点云(LiDAR)重建大范围建筑物模型一直是实景三维建模的热点问题,由于机载激光点云稀疏、建筑物立面数据缺失,给模型自动化重建带来了极大的挑战。为了解决该问题,本论文研究基于图优化理论重建建筑物多细节层次(LOD)模型。首先,对原始点云进行自动化滤波,分离地面点和非地面点,对地面点构建数字高程模型(DEM),对非地面点半自动提取单体化建筑物点云。然后,基于滚球法(Alpha shape)提取建筑物边界,利用通用图优化方法(G2O)对误差线进行全局一致性改正,获得规则化的二维边框。并基于建筑物屋顶三维高程及DEM高程值重建建筑物LOD1模型。其次,根据点云的高程差异生成高程栅格图,从高程栅格图提取建筑物轮廓线,对轮廓线进行简化、规则化、聚类,并将规则后的边界线拉伸获取建筑物立面结构,弥补建筑物立面数据缺失对建模的影响。最后,将屋顶平面相交、建筑物立面裁剪,对候选平面进行二元图割全局优化,选择最能表达建筑物结构的平面,以此重建建筑物LOD2模型。本论文选择北京市2017年机载激光点云进行实验,结果表明,本文提出的方法可以稳健地重建建筑物多细节层次模型,LOD2模型距离偏差为0.22 m,LOD1模型距离偏差为0.71 m,整体模型精确度高;针对1147个建筑物,LOD2和LOD1模型重建时间分别为1290s和1097s,具有较高的自动化程度和建模效率。
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关键词
机载激光点云
误差线全局一致性改正
建筑物lod1模型
高程栅格图
弥补数据缺失
二元图割
建筑物lod2模型
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Keywords
airborne light detection and ranging(LiDAR)point cloud
global consistency correction of error lines
building lod1 model
elevation raster map
compensate for missing data
the binary graph cut
building lod2 model
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分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
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