基于點云數據濾波分類的建筑物提取方法研究

3.44萬字 71頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)

摘 要
在21世紀的今天，人類的科學技術和硬件技術得到了飛速的發(fā)展，人類研究空間信息的能力在不斷的提高，數據采集與處理的精度和效率也在不斷進步，特別在“數字地球”、“智慧城市”這兩個概念被提出后，數據采集技術得到了世界各個國家的廣泛關注。城市作為人類活動的中心，研究城市的空間數據成為了空間信息處理的重要內容，而建筑物模型是“數字地球”和“智慧城市”的基礎數據之一，因此，提取城市建筑物信息并對其進行建模將對日后各項工作的展開產生顯著的幫助，具有巨大的現實意義。機載激光雷達技術是一種新興的高度集成主動探測技術，它能夠快速、高效、精確的獲取探測區(qū)域的三維信息，并將三維信息用大量密集的點表現出來，在城市三維重建中扮演者重要的角色，因此研究基于機載激光雷達技術來提取建筑物信息具有十分重要的理論與應用價值。
本文從分析機載激光雷達系統(tǒng)的組成、原理以及點云數據的特點為基礎，用兩種方法研究了城市建筑物的提?。海?）基于點云數據濾波分類來提取建筑物，首先分析了常用的濾波與分類方法，并探討了本論文中使用的基于平面擬合的點云數據濾波方法和基于TIN組織方式的點云數據分類的方法，實現了地面點和地物點的分類，并在構成的三角網中根據不同地物的點云分布特征，通過設置三角形閾值如邊長、坡度、面積等條件濾除了植被等其它地物，最后設計算法將地物點分類結果中的大面積三角形和高程較低的地物濾除，獲得了建筑物邊緣；（2）基于DSM深度影像提取建筑物，首先分析了生成DSM深度影像的方法，進而生成了影像，然后對深度影像進行處理，以濾除了噪聲、較矮地物、植被等信息，主要有雙邊濾波、形態(tài)學圖像處理、圖像二值化及濾除小面積粒子，并編程實現了相關算法。最后比較了幾種常用的邊緣檢測算子，選取了canny算子進行邊緣檢測，最終獲得了建筑物邊緣信息。
本文通過使用上述兩種方法，對機載激光雷達點云數據進行了處理，對比了兩種方法所產生的結果，最終完成了建筑物信息提取的工作。


關鍵詞：機載激光雷達系統(tǒng)；點云數據；濾波分類；TIN；建筑物提??；DSM深度影像