联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法.docx

联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法
摘要
本文介绍了一种基于联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法。该方法首先利用高分辨率遥感影像进行建筑物边界的自动提取，提高了建筑物建模的精度和效率；其次，利用LiDAR数据进行建筑物高度的测量，进一步提高了建筑物建模的精度；最后，使用多种软件对处理后的数据进行融合和建模，得到准确、完整的建筑物三维模型。
关键词：LiDAR，遥感影像，建筑物建模，三维模型
引言
建筑物的三维建模在城市规划、建筑设计、安全评估等领域具有广泛的应用。建筑物三维模型的精准构建对于实现建筑物外观、结构和功能的可视化是至关重要的。在建筑物三维建模的过程中，建筑物边界线和建筑物高度的测量是最基本的两个步骤。
目前，常用的建筑物三维建模方法主要包括手工绘制、自动分割和机器学习等方法。手工绘制方法需要大量时间和劳动力，且精度依赖于人工操作者的能力。自动分割方法也能够实现建筑物三维建模，但受限于遥感数据的分辨率和质量，该方法的精度较低。机器学习方法在近年来得到了广泛应用，但该方法需要大量的样本数据和模型训练时间，对于复杂的建筑物建模仍然存在一定的不足。
综上所述，本文提出了一种基于联合LiDAR数据和遥感影像的建筑物三维模型提取方法，实现了高精度、高效率且全面的建筑物建模。
材料与方法
本文所采用的数据包括高分辨率遥感影像和LiDAR点云数据。数据预处理包括影像拼接、坐标转换和数据筛选等。
建筑物边界提取：利用遥感影像进行建筑物边界的自动提取。首先，将预处理后的影像进行灰度化和直方图均衡化处理，增强影像对比度。其次，采用基于区域生长和形态学处理的方法，自动提取建筑物边界。最后，根据提取结果，将建筑物边界线转化成矢量形式。
建筑物高度测量：利用LiDAR数据进行建筑物高度的测量。首先，去除地面点，得到建筑物的点云数据。其次，采用基于平面拟合的方法，计算建筑物的法向量和高度。最后，根据建筑物边界线和高度信息，得到建筑物的立面图和高度图。
建筑物建模：利用多种软件进行数据融合和建模。首先，利用ArcGIS软件将建筑物边界线、高度数据和点云数据进行融合。其次，利用SketchUp软件生成建筑物模型的初步形状。最后，利用三维建模软件对建筑物模型进行精细化的调整和渲染。
结果与讨论
本文所采用的方法在实验中得到了良好的效果。利用遥感影像进行建筑物边界的自动提取，有效提高了建筑物建模的精度和效率。利用LiDAR数据进行建筑物高度的测量，进一步提高了建筑物建模的精度。综合使用多种软件进行数据融合和建模，得到了准确、完整的建筑物三维模型。
此外，本文所采用的方法对于建筑物的复杂结构、高精度建模和大数据量处理方面具有适应性。因此，该方法具有较强的应用前景和推广价值。
结论
本文基于联合LiDAR数据和遥感影像提出了一种建筑物三维模型提取方法。该方法采用了自动分割和机器学习相结合、多软件融合处理等技术手段，实现了高精度、高效率且全面的建筑物建模。本文所提出的方法能够有效应用于建筑物三维建模、城市规划和建筑设计等领域。
参考文献
[1]LiW,TangH,ShuX.The3DCityModelingMethodBasedonGF-2andLiDARData[J].InternationalArchivesofthePhotogrammetry,RemoteSensing&SpatialInformationSciences,2018,42(2):221-226.
[2]MengQ,LiZ,FanX,etal.ANovelandAutomaticBuilt-upAreaExtractionMethodUsingMulti-sourceData[J].IntJRemoteSensing,2016,37(8):1974-1993.
[3]ChenC,WangJ,LiuY,etal.AnAutomaticBuildingExtractionMethodforHigh-resolutionOpticalRemoteSensingImagesandLiDARData[J].ISPRSInternationalJournalofGeo-Information,2019,8(6):285.