利用机载LiDAR点云提取复杂城市建筑物面域

被引：7

作者：

李峰 ^{[1
,2
]}

崔希民 ^{[2
]}

袁德宝 ^{[2
]}

王强 ^{[2
]}

吴亚军 ^{[2
]}

机构：

[1] 防灾科技学院

[2] 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院

来源：

国土资源遥感 | 2013年 / 25卷 / 03期

关键词：

复杂城市; LiDAR点云; 建筑物提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN959.73 [空用雷达、机载雷达]; P225 [电磁波测距和基线测量];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ; 081601 ;

摘要：

机载LiDAR技术为探测建筑物提供了大量三维点云坐标。为了能从植被中有效识别建筑物面域,首先利用渐进式TIN加密法识别非地面点云,经过移除低于地面3 m的点云和孤立点云后生成非地面点云的二值化格网,依据自定义的分割算子打断建筑物和植被间的可能连接;然后通过区域生成算法以高差阈值来聚类二者的面域,并使用大坡度密度阈值来提取建筑物的面域;最后使用形态学闭算子填充面域孔洞并平滑其边缘。选取3个典型的复杂城市区域进行测试,结果显示,各区域的提取质量与完成率均高于91%,表明该算法能够达到自动识别建筑物的目的。

引用

页码：85 / 89

页数：5

共 5 条

[1] 基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法 [J].

成晓倩 ;

樊良新 ;

赵红强 .

国土资源遥感, 2012, (03) :29-32

[2] 基于地物特征提取的车载激光点云数据分类方法 [J].

李婷 ;

詹庆明 ;

喻亮 .

国土资源遥感, 2012, (01) :17-21

[3] 基于LiDAR和航空影像的地震灾害倒塌建筑物信息提取 [J].

于海洋 ;

程钢 ;

张育民 ;

卢小平 .

国土资源遥感, 2011, (03) :77-81

[4] Evaluation of the Self-Organizing Map Classifier for Building Detection from Lidar Data and Multispectral Aerial Images [J].

Salah, M. ;

Trinder, J. ;

Shaker, A. .

JOURNAL OF SPATIAL SCIENCE, 2009, 54 (02) :15-34

[5]

Building detection by fusion of airborne laser scanner data and multi-spectral images: Performance evaluation and sensitivity analysis[J] . Franz Rottensteiner,John Trinder,Simon Clode,Kurt Kubik.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2007 (2)

← 1 →