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机载LiDAR数据地物分类与建筑建模方法研究
摘要
机载LiDAR技术在地形、水文、城市规划等领域应用广泛，以其高精度、高密度等优点受到越来越多的关注。本文主要研究了机载LiDAR数据地物分类和建筑建模的方法。首先，介绍了机载LiDAR技术和数据的获取和处理。接着，讨论了地物分类的主要方法，包括基于特征的方法和基于机器学习的方法，并比较了它们的优缺点。最后，介绍了建筑建模的常用方法，包括体素化、三角网格化和面片化，以及它们的优缺点。本研究可以为机载LiDAR数据在地物分类和建筑建模方面的应用提供一定的参考。
关键词：机载LiDAR；地物分类；建筑建模
Abstract
AirborneLiDARtechnologyiswidelyusedinterrain,hydrology,urbanplanningandotherfields,anditisincreasinglyattractingattentionduetoitshighaccuracy,highdensityandotheradvantages.ThispapermainlystudiesthemethodsoflandclassificationandbuildingmodelingofairborneLiDARdata.Firstly,theacquisitionandprocessingofairborneLiDARtechnologyanddataareintroduced.Then,themainmethodsoflandclassificationarediscussed,includingfeature-basedmethodsandmachinelearning-basedmethods,andtheiradvantagesanddisadvantagesarecompared.Finally,thecommonlyusedmethodsofbuildingmodelingareintroduced,includingvoxelization,triangulationandmeshing,andtheiradvantagesanddisadvantages.ThisstudycanprovideacertainreferencefortheapplicationofairborneLiDARdatainlandclassificationandbuildingmodeling.
Keywords：airborneLiDAR；landclassification；buildingmodeling
1.引言
机载LiDAR技术是一种通过激光测距来获取物体三维信息的技术，它具有高精度、高密度等优点，被广泛应用于地形地貌、水文、城市规划等领域。机载LiDAR数据地物分类和建筑建模是这种技术应用的重要方面，可以为城市规划、土地利用等提供有力的支持。本文重点研究了机载LiDAR数据地物分类和建筑建模的方法。
2.机载LiDAR数据获取和处理
机载LiDAR数据获取主要有两种方法：固定翼和旋翼。
固定翼机载LiDAR系统通常采用高精度惯性导航系统进行数据定位和姿态测量，这种方法可以获得大幅面积的高分辨率数据，但需要更长的数据采集时间和更大的投资。
旋翼机载LiDAR系统采用GPS导航和惯性导航仪，能够通过控制飞机在低空飞行采集大量数据，但由于受到机身姿态变化和风等因素的影响，该方法对数据预处理和更精确的校准要求更高。
机载LiDAR数据需要进行多波束融合、运动矫正、点云滤波等预处理，以去除噪声和误差，获得更真实和准确的三维数据。
3.机载LiDAR数据地物分类的方法
机载LiDAR数据地物分类主要有两种方法：基于特征的方法和基于机器学习的方法。
基于特征的方法是将图像点云按照一定的特征进行分类，常用的特征包括高度、密度、形状、几何信息特征等。该方法的优点是计算速度快，但需要人为选择特征并对其进行权值计算。
基于机器学习的方法是将大量训练数据输入计算机，基于分类算法进行自动分类，常用的算法包括支持向量机、随机森林、人工神经网络等。该方法需要耗费大量的时间和计算资源，但可以自动学习特征并提高分类精度。
4.机载LiDAR数据建筑建模的方法
机载LiDAR数据建筑建模主要有三种方法：体素化、三角网格化和面片化。
体素化是将点云数据分割为一系列体素单位，并将每个体素单位分类为建筑或非建筑，从而得到建筑物的三维模型。该方法可以自动分割复杂建筑物并保留细节信息，但需要大量的计算资源和空间存储。
三角网格化是将点云数据通过三角网格化算法转化为三角形面片，再拼接成建筑物的三维模型。该方法需要很少的计算资源和空间存储，但可能会导致拓扑错误和数据缺失。
面片化是在空间内拟合一系列点