利用机载LiDAR点云数据提取城区道路.pdf

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1、16测绘通报2012年第9期文章编号：0494-0911(2012)09-0016-04中图分类号：P237文献标识码：B利用机载LiDAR点云数据提取城区道路彭检贵，马洪超，高广，赵亮亮(武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079)RoadExtractionfromAirborneLiDARPointCloudsDatainUrbanAreaPENGJiangui，MAHongehao，GAOGuang，ZHAOLiangliang摘要：提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先，利用机载LiDAR点云

2、的高程和强度属性，对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云；然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云；最后采用—Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓，并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明，该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。关键词：机载LiDAR；点云；道路提取；约束Delaunay不规则三角网；．Shapes路网，该方法首先结合点云高程和强度信息提取道一、引言路区域，然后利用正射影像区分露天广场与草地、道路是城市的主要基础设施，道路信息的快

3、速树木，通过迭代Hough变化检测规则格网形式的道获取与更新对于数字城市的建设具有重要意义。2O路网；文献[7．8]也提出了基于机载LiDAR点云的世纪70年代以来，国内外学者展开了基于遥感影像道路提取方法，但点云数据存在离散性、缺乏光谱数据的道路提取研究，提出了多种半自动和自动提信息及环境的复杂性导致道路提取成果有限，总体取方法，取得了一定的研究成果，但仍无法满足现上仍处于起步阶段。本文在分析机载LiDAR数据实需要，主要表现在：①基于中低分辨率影像数据中道路特征后提出一种顾及道路几何特征的城区的道路提取结果较好，而基于

4、高分辨数据的道路提道路提取方法。试验表明，该方法能较好地提取城取结果不理想；②以半自动方法为主，自动化程度区道路。不高⋯。二、原理与方法机载LiDAR技术的发展为道路特征的快速获取提供了新的技术手段。机载LiDAR系统是通过1．基本原理发射和接收激光脉冲来获取地表目标高精度、大密在机载LiDAR点云数据中，城市道路点云具有度的三维坐标点云，并且发射的激光束具有一定的以下特征：①道路点云高程与地面接近，但低于周植被穿透能力，能获取多次回波数据和目标强度信围地物，如建筑物、树木等；②道路材质一般为沥青息。同时，点云的强度信息具

5、有一定的可分性，可或混凝土，其强度特征明显区别于植被、裸露地面以实现地面材料的分类，有助于探测城区道路。等；③在几何形状上，道路点云呈条带状分布并彼因此，LiDAR点云数据正成为道路特征提取的新数此连通；④在回波特点上，道路点云都为末次回波据源。目前，从机载LiDAR点云数据中提取并重建点。基于道路点云的上述特征，本文首先利用点云道路特征正逐渐成为研究热点，国内外学者已提出的高程信息，采用滤波方法将末次回波点云分为地多种基于机载LiDAR点云提取道路特征的方法：文面点云与非地面点云；然后利用点云强度属性将地献[3]利用高分

6、辨率LiDAR点云数据提取森林地区面点云分类为初始道路点云和其他地面点云；最后道路；文献[4]利用LiDAR点云高程和强度信息分根据道路的几何特性，采用基于边长和面积约束的类道路点，同时考虑了点云的局部密度，采用相位Delaunay不规则三角网(constraineddelaunaytrian—编码圆盘(PCD)方法获取道路中心线及宽度；文gulatedirregularnetwork，CD—TIN)方法精化道路点献[5]联合高分辨率数字影像和LiDAR点云提取道云，并引入二维Shapes方法和数学形态学细化方收稿日期：2

7、012-06一ll基金项目：国家973计划(2009CB72400704)；国家自然科学基金(41001257)；国家863计划(2009AA12Z107)；中央高校基本科研业务费专项基金(20102130101000130)作者简介：彭检贵(1980一)，男，湖南平江人，博士生，主要研究方向为机载HDAR数据处理与分析。2012年第9期彭检贵，等：利用机载LiDAR点云数据提取城区道路17法提取道路轮廓和中心线。具体算法流程如图13．初始道路点云精化所示。因部分地物在高程和材质上与道路接近，以及强度噪声的影响，初始道路点

8、集5中仍存在部分末次回波原始点云去噪、滤非道路点云，非道路点云的存在会干扰道路特征提l取，需对初始道路点云作精化处理。基于点集s基于强度属性获取初始道路点中点云密度特征及道路的连通性，本文提出基于边l长和面积约束的CD—TIN方法精化初始道路点云。l候选道路点云精化l在初始道路点云中，真实道路区域点云密