基于點云數(shù)據(jù)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(jì)的今天，人類的科學(xué)技術(shù)和硬件技術(shù)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(shù)據(jù)采集與處理的精度和效率也在不斷進步，特別在“數(shù)字地球”、“智慧城市”這兩個概念被提出后，數(shù)據(jù)采集技術(shù)得到了世界各個國家的廣泛關(guān)注。城市作為人類活動的中心，研究城市的空間數(shù)據(jù)成為了空間信息處理的重要內(nèi)容，而建筑物模型是“數(shù)字地球”和“智慧城市”的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)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(chǎn)生顯著的幫助，具有巨大的現(xiàn)實意義。機載激光雷達(dá)技術(shù)是一種新興的高度集成主動探測技術(shù)，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(xiàn)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(dá)技術(shù)來提取建筑物信息具有十分重要的理論與應(yīng)用價值。
本文從分析機載激光雷達(dá)系統(tǒng)的組成、原理以及點云數(shù)據(jù)的特點為基礎(chǔ)，用兩種方法研究了城市建筑物的提?。海?）基于點云數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)濾波方法和基于TIN組織方式的點云數(shù)據(jù)分類的方法，實現(xiàn)了地面點和地物點的分類，并在構(gòu)成的三角網(wǎng)中根據(jù)不同地物的點云分布特征，通過設(shè)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(shè)計算法將地物點分類結(jié)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(xué)圖像處理、圖像二值化及濾除小面積粒子，并編程實現(xiàn)了相關(guān)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(dá)點云數(shù)據(jù)進行了處理，對比了兩種方法所產(chǎn)生的結(jié)果，最終完成了建筑物信息提取的工作。


關(guān)鍵詞：機載激光雷達(dá)系統(tǒng)；點云數(shù)據(jù)；濾波分類；TIN；建筑物提??；DSM深度影像