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《合肥工业大学》 2009年
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基于LiDAR点云和航空影像的城市三维重建

朱晓强  
【摘要】: 随着GIS的迅速发展和数字城市的快速建模的需要,对城市环境中各种三维信息的表达与处理变得日益迫切。近几年LiDAR(Light Detecting AndRanging)技术的出现,为解决这一问题提供了新的途径。机载LiDAR获取的数据是分布于对象表面的三维点坐标,其数据集(点云)是对象的数字表面模型(DSM)。由于机载LiDAR能够自动地获取高精度、高密度的地球表面3D坐标信息,已成为生成数字地面模型(DTM)和数字高程模型(DEM)的首选工具。 针对中、低密度的机载LiDAR数据和航空影像的城市三维重建工作,本文主要从以下几个方面开展研究: (1)机载LiDAR技术的发展使得对大规模地表非均匀点云构网成为研究的热点,本文在Delaunay三角网生长法的基础上改进,提出一种新的三角网生长算法。该算法先对大规模点云进行等格网分块,然后自适应确定搜索范围。构建过程中对生成的基线分组、排序,动态删除封闭点,提高了构建三角网的速度;在整个点集范围内进行搜索,避免了插值产生的误差和模块之间的拼接。最后对大规模LiDAR点云数据构网,表明了该算法的有效性。 (2)根据城市地形变化缓慢的特性,在三维Hough变换的基础上添加约束条件,快速生成地形的基准平面,然后根据点云TIN网格与基准平面的位置关系以及TIN三角形法线的方向提取地面点。为保持场景地形的边界,本文提出一种新的二维点云凸包生成算法,首先对点云进行分块和在多方向生成最远点而得到初始凸包,并在凸包交界的局部区域内搜索最优点来扩展初始凸包,从而提取LiDAR点云凸包。最后结合提取的地面点和场景的凸包生成最终的地形TIN模型,该方法对点集的密度要求低,提取城市地形的鲁棒性高。 (3)从航空或卫星影像中提取道路一直是研究的热点,基于动态规划的道路提取算法是最有效的算法之一。本文基于LiDAR点云数据特征改进了该算法的代价函数,进而提高了基于动态规划的道路提取算法的鲁棒性。为正确地融合航拍图像和LiDAR点云数据,本文提出了一种航拍图像和LiDAR点云数据的匹配算法。最后通过试验验证了算法的正确性。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

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