LiDAR数据与正射影像结合的三维屋顶模型重建方法.pdf

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1、第３８卷第２期武汉大学学报·信息科学版Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．２２０１３年２月ＧｅｏｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｏｆＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｅｂ．２０１３文章编号：１６７１－８８６０（２０１３）０２－０２０８－０４文献标志码：ＡＬｉＤＡＲ数据与正射影像结合的三维屋顶模型重建方法程亮１１２３，４李满春龚健雅单杰（１江苏省地理信息技术重点实验室，南京大学，南京市汉口路２２号，２１００９３）（２武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞喻路１２９号，４３００７９）（３武汉大学遥感信息工程学院，武汉市珞喻路１２９号，４３００

2、７９）（４美国普渡大学土木工程学院，印第安纳州，美国）摘要：为提高三维屋顶模型重建的准确性与定位精度，本文集成机载ＬｉＤＡＲ数据与正射影像，以“屋顶面片提取－屋脊线生成－三维屋顶重建”为框架，提出了三角形簇和三角形动态传播相结合的屋顶面片提取策略。基于ＬｉＤＡＲ数据和影像的屋脊线精确提取算法，有效挖掘影像高分辨率特性和ＬｉＤＡＲ数据高程点云特性的互补优势，实验证明了算法的优越性。关键词：三维重建；屋顶模型；ＬｉＤＡＲ；正射影像中图法分类号：Ｐ２３７三维屋顶模型重建是三维建筑物模型重建的向量计算。如图１（ｂ）所示，为了计算点Ｐｉ的法向关键和难点。目前，

3、摄影测量技术仍然是获取三量，根据“点－面”拓扑关系，得到与之相关的三角维建筑物模型最经济快捷的手段，但其处理的自形簇，即三角形（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５）；计算每个［１］动化水平依旧很低。机载激光雷达（ＬｉＤＡＲ）三角形的法向量，以其平均值为点Ｐｉ的法向量；技术直接提供高程点云数据，已经成为三维建筑依此法计算每个点的法向量。②初始面片提取。［２－３］物模型获取的一种重要手段，越来越多的研究根据点法向量，判断点集内两两点间法向量的差开展了基于ＬｉＤＡＲ数据的三维屋顶模型重建工异，形成初始面片，如图１（ｃ）所示。［４－１３］作。２）面片区域收缩。①格

4、网索引建立。建立现有的三维重建方案大致将建筑物顶部分为格网（图１（ｄ）背景），采用３～５倍的ＬｉＤＡＲ数据两类处理：人字型屋顶和阶跃型屋顶。阶跃型屋平均采样距离作为格网尺寸（文中取３ｍ）；建立顶多采用规则化方法，在屋顶边界提取时，由于屋ＬｉＤＡＲ点与格网空间的关系，即“点－格网”关系。顶边界走向多样而受到很大制约；同时，其质量受②初始面片收缩。针对某一屋顶面片，根据“点－制于ＬｉＤＡＲ数据的空间分辨率与滤波、分类等格网”关系，获得该屋顶面片的边缘网格，如处理的质量。针对这一问题，本文介绍了一种新图１（ｄ）中的黑色格网；以此格网做缓冲，得到的三维屋顶模

5、型重建方法。图１（ｅ）；过滤缓冲区格网中所有的ＬｉＤＡＲ点，收缩初始面片，剔除可能存在于边缘的不确定点，如１屋顶面片提取图１（ｆ）所示。３）屋顶面片精化。①基线选择。基于面片综合利用ＬｉＤＡＲ数据和影像数据，介绍了区域收缩结果，构建三角网，如图１（ｇ）所示；根据一种三角形簇和三角形动态传播相结合的屋顶面“线－面”拓扑关系，对于任意线，若其存在左右三片提取策略，主要步骤包括：角形，则说明其不是基线，若只在单侧存在三角１）初始面片检测。①基于三角形簇的点法形，说明其处于外缘，则被选为后续三角形动态传收稿日期：２０１２－１２－０５。项目来源：国家自然科学基

6、金资助项目（４１００１２３８）；国家９７３计划资助项目（２０１２ＣＢ７１９９０４）；国家科技支撑资助项目（２０１２ＢＡＨ２８Ｂ０２）。第３８卷第２期程亮等：ＬｉＤＡＲ数据与正射影像结合的三维屋顶模型重建方法２０９播的基线，如图１（ｈ）所示。②候选点确定。选灰色矩形与深灰色矩形即为其左右矩形。通过定某一条基线，根据“点－线”拓扑关系，获得其两“点－面”空间关系分析，如图２（ｄ）所示，若左右矩个端点，即图１（ｉ）中白色点；根据“点－格网”关系，形中某一矩形内有点而另一矩形内无点，说明该得到其中某点的所在格网，以此格网获取其八邻线段为建筑物外围轮廓线，可获

7、取分别落在左右域格网；同法获取另一点的八邻域格网；合并格网，矩形中的ＬｉＤＡＲ点，进行屋脊线筛选，得到屋脊即图１（ｉ）中黑框，以框中尚未参与三角网构建的线筛选结果，如图２（ｅ）所示。ＬｉＤＡＲ点为候选点。③三角形动态传播。在候选３）屋脊线融合。根据屋脊线筛选结果，将相点中，以与基线形成最大夹角的点为最优先考虑互平行且距离小于阈值（文中为垂直距离小于１点，以此点与基线形成新三角形，根据判断准则考ｍ，平行距离小于２ｍ）的线段编组。当组内存在量该新入点是否可靠。若不可靠，则删除新点；若多条线段时，根据这些线段的端点，利用随机采样可靠，则更新三角网，以新基线

8、传播。该判断准则一致性（ｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅｃｏｎｓｅｎｓｕｓ，ＲＡＮＳＡＣ）算顾及坡度、粗糙度、光谱、