车载激光扫描点云中建筑物边界的快速提取

以车载激光扫描点云数据为研究对象,提出一种由粗到细且快速获取点云中建筑物3维位置边界的方法。首先,通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异和点密集程度等)确定激光扫描点的权值,采用距离加权倒数IDW(Inverse Distance Weighted)内插方法生成车载激光扫描点云的特征图像。然后,采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后,对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割,提取建筑物的立面特征并构建立面不规则三角网TIN(Triangulated Irregular Network),并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确3维位置边界。