基于LiDAR點(diǎn)云和航空影像的城市三維重建.pdf

1、隨著GIS的迅速發(fā)展和數(shù)字城市的快速建模的需要，對(duì)城市環(huán)境中各種三維信息的表達(dá)與處理變得日益迫切。近幾年LiDAR(Light Detecting AndRanging)技術(shù)的出現(xiàn)，為解決這一問題提供了新的途徑。機(jī)載LiDAR獲取的數(shù)據(jù)是分布于對(duì)象表面的三維點(diǎn)坐標(biāo)，其數(shù)據(jù)集(點(diǎn)云)是對(duì)象的數(shù)字表面模型(DSM)。由于機(jī)載LiDAR能夠自動(dòng)地獲取高精度、高密度的地球表面3D坐標(biāo)信息，已成為生成數(shù)字地面模型(DTM)和數(shù)字高程模型(DEM)

2、的首選工具。 針對(duì)中、低密度的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)和航空影像的城市三維重建工作，本文主要從以下幾個(gè)方面開展研究： (1)機(jī)載LiDAR技術(shù)的發(fā)展使得對(duì)大規(guī)模地表非均勻點(diǎn)云構(gòu)網(wǎng)成為研究的熱點(diǎn)，本文在Delaunay三角網(wǎng)生長法的基礎(chǔ)上改進(jìn)，提出一種新的三角網(wǎng)生長算法。該算法先對(duì)大規(guī)模點(diǎn)云進(jìn)行等格網(wǎng)分塊，然后自適應(yīng)確定搜索范圍。構(gòu)建過程中對(duì)生成的基線分組、排序，動(dòng)態(tài)刪除封閉點(diǎn)，提高了構(gòu)建三角網(wǎng)的速度；在整個(gè)點(diǎn)集范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，

3、避免了插值產(chǎn)生的誤差和模塊之間的拼接。最后對(duì)大規(guī)模LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)網(wǎng)，表明了該算法的有效性。 (2)根據(jù)城市地形變化緩慢的特性，在三維Hough變換的基礎(chǔ)上添加約束條件，快速生成地形的基準(zhǔn)平面，然后根據(jù)點(diǎn)云TIN網(wǎng)格與基準(zhǔn)平面的位置關(guān)系以及TIN三角形法線的方向提取地面點(diǎn)。為保持場(chǎng)景地形的邊界，本文提出一種新的二維點(diǎn)云凸包生成算法，首先對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行分塊和在多方向生成最遠(yuǎn)點(diǎn)而得到初始凸包，并在凸包交界的局部區(qū)域內(nèi)搜索最優(yōu)點(diǎn)來擴(kuò)展

4、初始凸包，從而提取LiDAR點(diǎn)云凸包。最后結(jié)合提取的地面點(diǎn)和場(chǎng)景的凸包生成最終的地形TIN模型，該方法對(duì)點(diǎn)集的密度要求低，提取城市地形的魯棒性高。 (3)從航空或衛(wèi)星影像中提取道路一直是研究的熱點(diǎn)，基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的道路提取算法是最有效的算法之一。本文基于LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征改進(jìn)了該算法的代價(jià)函數(shù)，進(jìn)而提高了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的道路提取算法的魯棒性。為正確地融合航拍圖像和LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)，本文提出了一種航拍圖像和LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的匹