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《吉林大学》 2011年
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基于条带划分的机载激光雷达点云数据的建筑物提取

孙亚峰  
【摘要】:随着空间数据应用领域的不断扩大和人们应用需求的提升,快速精确的城市建筑物信息提取变得越来越迫切。传统的测绘技术无论在速度上还是在精度上都不能满足人们的需要。激光雷达扫描(LIDAR)技术的出现为解决这一问题给人们带来了希望。 激光雷达扫描技术(LIDAR)产生于20世纪中期,它将全球卫星定位系统(GPS)、惯性测量系统(INS)和激光测距仪(Laser)三种高新技术整合为一套全新的测绘系统,不仅能够快速获取高精度的数字表面模型(DEM),将人们从繁重的地理数据收集工作中解脱出来,而且其系统本身的特点使得空间地理信息数据的自动化处理变得更加可能。近些年来,激光雷达测绘技术得到了迅猛的发展:据相关部门统计,从1995年开始至今,激光雷达测绘技术在测绘市场上所占据的市场份额从5%增长到12%,年平均增长率高达7.1%。 激光雷达技术目前在硬件上已经比较成熟,出现了很多商业化的产品,但与其配套的软件处理技术发展相对滞后,严重影响了激光雷达技术的应用。 本文研究的主要目标是城市建筑物信息的提取,主要是在LIDAR系统收集的空间数据中提取出建筑物的信息。着重讨论了条带划分思想在LIDAR数据处理中的应用。本文研究的主要内容如下: (1)研究了条带划分思想在LIDAR数据处理中的应用。条带划分思想综合了分治思想和降维思想的优点,不仅使计算机处理庞大LIDAR数据变得可能,更在很大程度上降低了算法的复杂度,缩短了算法运行的时间。 (2)研究了分治法三角剖分在LIDAR数据处理中的应用。将LIDAR点云数据进行三角剖分,然后进行建筑物面片划分,建筑物边缘点集提取。着重讨论了结合城市LIDAR数据特点进行面片划分的方法。 (3)研究了随机抽样一致性算法在LIDAR数据处理中的应用。随机抽样一致性算法包含了大量概率统计的知识,能够在所给的数据集合中提取出数学模型。结合建筑物边缘点集本身的特点,本文对传统的随机抽样一致性算法进行了改进,使之能够适应给定数据集合中存在多个数学模型的情况。 (4)研究了根据建筑物特点对提取出的直线进行初步调整的方法。随机抽样一致性算法提取出的直线并不完全符合建筑物本身的特点,本文将提取出的直线段分成四类,对其分别进行调整。 实验结果表明,条带划分思想在LIDAR点云数据处理中的应用完全是可行的,并且能在时间花费和处理效果上达到良好的折中,非常适合大范围LIDAR点云建筑物信息的提取。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TN958.98

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