[發明專利]一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法

有效

• 申請號: 201711362019.0
• 申請日: 2017-12-18
• 公開（公告）號: CN108074232B
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 王麗英;王曉;張正鵬;趙元丁
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李運萍

本發明提出一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，該方法為：讀取原始機載LIDAR點云數據，形成原始機載LIDAR點云數據集；將原始機載LIDAR點云數據規則化為灰度3D體元數據集；基于連通性和輻射特性相似性準則，將灰度3D體元數據分割并標記為若干個3D連通區域；基于建筑物屋頂和立面的特性，依次檢測建筑物屋頂和立面形成的3D連通區域，完成基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測；該方法很好地利用了3D體元數據中各體元間隱含的鄰域關系及建筑物的特性，有助于基于體元建模理論的機載LIDAR點云數據處理及應用的發展。

技術領域

本發明屬于遙感數據處理技術領域，具體涉及一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法。

背景技術

建筑物是3D地理信息產品中不可或缺的組成部分，因而自動、高精度及快速的建筑物目標檢測成為了研究熱點。機載激光雷達(Light Detection And Ranging，LIDAR)技術能夠提供密集的、精確的、具有地理參考的真三維(3Dimension，3D)點云數據，并包含有回波信號的強度信息。因而機載LIDAR數據特別適合用于3D的目標檢測。經典的建筑物檢測方法依據其采用的數據結構可分為：基于離散點云、柵格格網及不規則三角網的建筑物檢測方法。點云結構完全保留了機載LIDAR數據的原始特征，為真3D數據。但該結構中各激光點相對獨立，沒有明確地記錄關于每個激光點的鄰接信息，不能直接得到數據處理需要的鄰域信息，由此導致數據處理算法設計困難，運行效率較低。另外，基于點云的建筑物檢測結果不易實現矢量化。柵格格網及不規則三角網的同一平面(X，Y)坐標只能對應一個高程(Z)值，該類數據結構表達對3D LIDAR點云數據而言必然存在信息損失，進而影響基于該結構的目標檢測結果的完整性。另外，基于柵格格網的建筑物檢測方法的檢測結果為2D形式。可見，經典建筑物檢測方法所采用的數據結構均不利于發揮機載LIDAR真3D的技術優勢。體元數據結構是一種真3D數據結構，用其表達LIDAR點云數據不會造成信息損失。同時該結構內部的體元間隱含有幾何拓撲關系，因而基于該數據結構的數據處理算法設計相對容易。基于體元結構的機載LIDAR數據的分析多見于林業或地面目標的檢測，本發明則創新性地將體元結構與建筑物目標檢測相結合，提出了基于體元的3D建筑物目標檢測方法。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提出一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法。

一種基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，包括以下步驟：

步驟1：讀取原始機載LIDAR點云數據，形成原始機載LIDAR點云數據集；

步驟2：將原始機載LIDAR點云數據規則化為灰度3D體元數據集；

步驟2.1：從原始機載LIDAR點云數據中剔除異常數據，得到去除異常數據集；

步驟2.2：將去除異常數據集規則化為灰度3D體元數據集；

步驟3：基于連通性和輻射特性相似性準則，將灰度3D體元數據分割并標記為若干個 3D連通區域；

步驟4：基于建筑物屋頂和立面的特性，依次檢測建筑物屋頂和立面形成的3D連通區域，完成基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測；

步驟4.1：基于面積特性、高程跳變特性及密度特性，檢測建筑物屋頂的3D連通區域，完成建筑物屋頂檢測；

步驟4.2：基于緩沖區分析，檢測建筑物立面的3D連通區域，完成建筑物立面檢測。

2、根據權利要求1所述的基于體元分割的機載LIDAR建筑物檢測方法，其特征在于，所述步驟2.1具體包含如下步驟：

步驟2.1.1：統計原始機載LIDAR點云數據中各個激光點高程值的頻次，并以直方圖的形式可視化顯示統計結果；