基于机载激光点云的建筑物高度提取方法研究.docx

基于机载激光点云的建筑物高度提取方法研究
基于机载激光点云的建筑物高度提取方法研究
摘要：机载激光点云技术近年来在建筑物高度提取中得到了广泛应用。本论文针对该技术的应用进行了研究，提出了一种基于机载激光点云的建筑物高度提取方法。该方法通过获取激光点云数据，利用空间几何关系和特征点提取技术，实现了对建筑物高度的准确提取。实验结果表明，该方法在建筑物高度提取方面具有较高的精度和稳定性。
关键词：机载激光点云、建筑物高度提取、空间几何关系、特征点提取
1.引言
建筑物高度是城市规划、土地利用、电力线路设计等领域中的重要参数。传统的建筑物高度提取方法主要基于测量仪器和人工测量，存在耗时、劳动力成本高等问题。随着机载激光点云技术的发展，利用激光雷达设备获取建筑物高度信息成为一种高效、准确的方法。因此，研究基于机载激光点云的建筑物高度提取方法具有重要意义。
2.相关工作
目前，关于基于机载激光点云的建筑物高度提取方法的研究主要集中在以下几个方面：
（1）建筑物轮廓提取：通过对激光点云数据进行处理，提取建筑物的轮廓信息。这种方法主要基于点云分割和聚类算法。
（2）特征点提取：根据建筑物的几何和边缘特征，提取关键的点云特征。这种方法可以通过曲率、法线等特征来识别建筑物的特征点。
（3）分层方法：将建筑物分为多个水平层次，根据激光点云数据在不同层次上的分布情况来提取建筑物的高度信息。
3.基于机载激光点云的建筑物高度提取方法
针对上述问题，本论文提出了一种综合利用空间几何关系和特征点提取的方法来提取建筑物高度。具体步骤如下：
（1）激光点云预处理：对激光点云数据进行滤波、去噪等处理，提高数据的质量。
（2）点云分割：通过点云分割算法，将点云数据划分为建筑物和非建筑物两部分。这里我们采用基于颜色和法线的分割方法。
（3）特征点提取：在建筑物点云中提取关键的特征点，用于后续的高度提取。我们使用了Harris角点检测算法和法线估计算法来提取特征点。
（4）建筑物高度提取：根据特征点的分布和空间几何关系，计算建筑物的高度。我们通过建立坐标系统和几何模型，利用特征点的高度差计算建筑物的高度。
4.实验与结果分析
为了验证所提出方法的有效性，我们选择了某城市区域的机载激光点云数据进行实验。对比了所提方法和传统测量仪器的测量结果，验证了所提方法的准确性和稳定性。实验结果表明，所提方法可以在保证一定准确性的前提下，大大降低了测量成本和人力成本。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于机载激光点云的建筑物高度提取方法，通过综合利用空间几何关系和特征点提取技术，实现了对建筑物高度的准确提取。实验结果表明，该方法在建筑物高度提取方面具有较高的精度和稳定性。未来，可以进一步研究如何在不同的地理环境和建筑物类型中应用该方法，以及如何完善该方法的自动化和智能化程度。
参考文献：
[1]WangZ,LiQ,ChengJ,etal.Extractionofbuildingheightsfromlidardatausinglineandsegmentinformation[J].RemoteSensing,2015,7(3):3363-3383.
[2]ChenX,ZhangY,TaoY,etal.Buildingheightextractionfromairbornelidardatausingmultiscaletriangularfacetmodels[J].Sensors,2016,16(9):1576.
[3]WangJJ,NgTS,ShiW,etal.BuildingroofreconstructionandbuildingheightextractionfromanRGB-Dcameramountedonanunmannedaerialvehicle[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2016,121:68-78.