一种基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法，包括如下步骤：S1、对建筑物原始三维点云数据进行预处理；S2、对预处理后的三维点云进行建筑物面片分割并进行合并优化；S3、将优化后的建筑物各个面片投影到二维平面，对各个面片进行提取轮廓、分割边界，再对面片边界进行优化处理，确定各面片的边界交点；S4、对优化后的面片进行拓扑重建，将各面片二维数据恢复到三维空间，完成建筑物三维重建。该方法采用“三维—二维—三维”的空间变换，在三维空间中分割面片，在二维空间中提取面片边界，最后在三维空间中重组面片，完成建筑物重建。在二维空间中提取面片边界可以降低点云数据处理的难度，同时提高建筑物面片边界提取精度。提取精度。提取精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法


[0001]本专利技术属于激光雷达测绘领域，具体涉及一种基于机载LiDAR数据的建筑物屋顶重建方法。

技术介绍

[0002]建筑物作为城市中最主要的人工地物，具有数量庞大、样式繁多、分布广泛等特点。目前，建筑物三维重建数据主要从航空影像、倾斜影像以及机载激光雷达(Airborne Light Detect ion and Ranging,LiDAR)点云中获取，其中，LiDAR是近几十年来迅速发展起来的一种非接触主动式的对地观测技术，其测距系统集全球定位系统GPS、惯性导航系统IMU和激光技术于一身，不但能够获取高精度的三维空间坐标信息，还可以穿透植被到达地表，自动化程度较高，且受天气的影响小，数据的精度高，生产周期短，在一定程度上解决了传统三维重建技术数据采集费用高、周期长、消耗了大量的人力和物力的问题，因此，基于LiDAR点云的三维重建已成为当前阶段建筑物三维重建的重要技术手段之一。
[0003]基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建关键技术研究集中在建筑物面片分割、建筑物边界本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、数据预处理：对建筑物原始三维点云数据进行预处理；S2、面片分割：对预处理后的三维点云进行建筑物面片分割并进行合并优化；S3、边界提取：将优化后的建筑物各个面片投影到二维平面，在二维平面中进行建筑物边界提取，对各个面片进行提取轮廓、分割边界后，再对面片边界进行优化处理，确定各面片的边界交点并连线；S4、模型重建：对优化后的面片进行拓扑重建，将各面片二维数据恢复到三维空间，完成基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建。2.根据权利要求1所述的基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法，其特征在于，步骤S1中，对建筑物原始点云数据进行预处理包括孔洞修补，具体步骤如下：S11、计算点云法向量；S12、确定孔洞边界：根据点云法向量夹角确定孔洞边界；S13、孔洞修补：计算平面点云平均分辨率，并按照平均分辨率对孔洞内随机生成点云，对孔洞进行填充；S14、平面精细化：根据点云法向量计算各平面法向量，并依据平面法向量对生成的点云进行约束，使其法向量与平面法向量一致，实现修补的孔洞与平面一体化。3.根据权利要求2所述的基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法，其特征在于，步骤S1中，对建筑物原始点云数据进行预处理还包括移除边缘不连续点。4.根据权利要求2或3所述的基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法，其特征在于，步骤S2中，采用随机采样一致性算法RANSAC提取三维点云的面状特征来进行面片分割。5.根据权利要求4所述的基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维重建方法，其特征在于，步骤S2中，对分割后的建筑物面片进行合并优化的方法如下：首先计算建筑物平面分割后主要面片平面的平面方程，然后计算其他面片的点云到该主要面片平面的距离，再与设定的阈值相比较，若计算出的距离值在阈值以内，则将对应的点作为主要面片平面内的点保存下来，并统计当前主要面片平面内的点云总数目，直到主要面片平面内的点云数目不再变化时...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡心悦，牛雁飞，康佳慧，杜跃飞，张汇东，
申请(专利权)人：嵩山实验室，
类型：发明
国别省市：