機(jī)載LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波及建筑物點(diǎn)群分割研究.pdf

1、機(jī)載激光雷達(dá)(Light Detection and Ranging，LIDAR)技術(shù)作為新興的一門(mén)綜合性技術(shù)，在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)、地形勘測(cè)和三維城市建模等方面有很大地應(yīng)用。本文從點(diǎn)云濾波和建筑物點(diǎn)群分割兩方面進(jìn)行了探討和研究。
　　為了便于管理海量的機(jī)載LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，本文基于虛擬格網(wǎng)對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行組織。虛擬格網(wǎng)既保留了點(diǎn)云的原始信息，又具有格網(wǎng)數(shù)據(jù)便于組織和鄰域選擇的優(yōu)點(diǎn)。在對(duì)機(jī)載LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)特點(diǎn)和現(xiàn)有濾波算法進(jìn)行研

2、究討論后，嘗試改進(jìn)了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法，將傳統(tǒng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波方法所采用的固定窗口大小和固定高差閾值改進(jìn)為漸變窗口大小和變高差閾值。
　　本文詳細(xì)介紹基于形態(tài)學(xué)梯度和區(qū)域生長(zhǎng)的濾波方法。該方法以每個(gè)點(diǎn)的形態(tài)學(xué)梯度為先決條件，對(duì)形態(tài)學(xué)梯度滿足一定條件的點(diǎn)云進(jìn)行標(biāo)記;對(duì)標(biāo)記點(diǎn)的鄰域內(nèi)所有點(diǎn)云進(jìn)行條件開(kāi)運(yùn)算，比較開(kāi)運(yùn)算前后的高差，以此為條件進(jìn)行分離地面點(diǎn)和非地面點(diǎn);循環(huán)上述步驟，直至滿足迭代停止條件。對(duì)可能造成的過(guò)度濾波增加了區(qū)域生長(zhǎng)，可

3、以有效地提高濾波效果和精度。實(shí)驗(yàn)表明，基于形態(tài)學(xué)梯度和區(qū)域生長(zhǎng)的濾波方法能夠有效地改善建筑物邊緣和高大植被區(qū)的濾波效果，對(duì)各類地形具有一定的適用性。
　　建筑物模型可以看作由多個(gè)平面構(gòu)成，本文對(duì)平面所含的點(diǎn)云進(jìn)行了分割處理，采用了改變的隨機(jī)霍夫變換對(duì)建筑物屋頂面面片所含點(diǎn)云進(jìn)行了提取?；诟倪M(jìn)的隨機(jī)霍夫變換方法地面片提取本質(zhì)上只采用了數(shù)學(xué)的思想，從面片的幾何特征進(jìn)行了考慮，從非地面點(diǎn)云中探測(cè)出三維離散點(diǎn)云相對(duì)應(yīng)的最佳平面。決定算法