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    Lidar点云数据中建筑物的快速提取

    刘修国 张靖 高伟 陈启浩

    刘修国, 张靖, 高伟, 陈启浩, 2006. Lidar点云数据中建筑物的快速提取. 地球科学, 31(5): 615-618.
    引用本文: 刘修国, 张靖, 高伟, 陈启浩, 2006. Lidar点云数据中建筑物的快速提取. 地球科学, 31(5): 615-618.
    LIU Xiu-guo, ZHANG Jing, GAO Wei, CHEN Qi-hao, 2006. Extract Buildings Quickly from Lidar Point Cloud Data. Earth Science, 31(5): 615-618.
    Citation: LIU Xiu-guo, ZHANG Jing, GAO Wei, CHEN Qi-hao, 2006. Extract Buildings Quickly from Lidar Point Cloud Data. Earth Science, 31(5): 615-618.

    Lidar点云数据中建筑物的快速提取

    基金项目: 

    国家十五“863”计划: 面向网络海量空间信息的大型GIS 2001AA135170

    详细信息
      作者简介:

      刘修国(1969-),男,教授,博士生导师,主要研究方向为3DGIS、遥感图像处理.E-mail: liuxg@public.wh.hb.cn

    • 中图分类号: TP311

    Extract Buildings Quickly from Lidar Point Cloud Data

    • 摘要: Lidar技术可快速获取地表的高精度三维点云数据, 目前对此类数据的分类却是速度慢、精度低, 尤其是城市区域建筑物和树木靠得较近时更是难以准确提取建筑物.介绍了一种基于点云数据生成距离影像, 而后引入对比度纹理辅助的点云数据建筑物快速提取方法.结果证明, 该方法不需要其他辅助数据就能实现点云数据中建筑物的快速提取.

       

    • 图  1  距离影像

      Fig.  1.  Range image of Lidar point cloud

      图  2  规则化DSM

      a.原始DSM; b.地面模型DTM; c.规则化后的DSM

      Fig.  2.  Determination of the normalized DSM

      图  3  在水平方向和垂直方向统计灰度共生矩阵

      Fig.  3.  Calculated co-occurrence matrix space with horizontal and vertical directions

      图  4  对比度纹理分类处理流程

      1.规则化DSM; 2.垂直方向的对比度测量; 3.水平方向的对比度测量; 4.取2个方向的最小值; 5.滤去建筑物角点

      Fig.  4.  Flow chart of the contrast measurement classification

      图  5  高程对比度纹理分类算法流程

      Fig.  5.  Flow chart of the algorithm

      图  6  原始点云和分类结果

      a.原始点云数据; b.分类结果, b中深灰色为形态学滤波得到的地面点, 浅灰色为建筑物

      Fig.  6.  Original points cloud and classification result

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    出版历程
    • 收稿日期:  2006-05-30
    • 刊出日期:  2006-09-25

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