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基于机载lidar点云数据的建筑物三维模型重建方法分析

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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2023年第9期 18-21页

作者：王广广东省地质局第一地质大队广东珠海519000

本文以机载lidar点云数据为研究对象,提出一套建筑物三维模型重建方法。首先使用渐进三角网滤波算法分类地面点与非地面点,通过训练完成的随机森林模型完成建筑物点云提取;其次将方向作为约束条件,使用随机抽样一致(Random Sample Conse... 详细信息

本文以机载lidar点云数据为研究对象,提出一套建筑物三维模型重建方法。首先使用渐进三角网滤波算法分类地面点与非地面点,通过训练完成的随机森林模型完成建筑物点云提取;其次将方向作为约束条件,使用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法完成建筑物轮廓线提取并获取屋顶关键点信息;最后使用SharpGL工具包,以建筑物轮廓线与屋顶关键点信息为框架重建建筑物三维模型。以实测机载lidar点云数据为例进行实验,结果表明本文方法能够提取得到完整的建筑物轮廓信息,并具有较高的建筑物模型重建精度。

关键词：机载lidar点云数据建筑物轮廓线点云分类规则化处理大比例尺三维重建

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基于机载lidar点云数据森林郁闭度估测

遥感技术与应用 2020年第5期35卷 1136-1145页

作者：赵勋岳彩荣李春干谷雷张国飞西南林业大学林学院云南昆明650224 广西大学林学院广西南宁530004

郁闭度是反映森林数量和质量的重要参数,是森林调查的重要因子之一。以广西壮族自治区高峰林场试验区获取的机载lidar点云数据为基础,基于二维冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)和三维点云开展了森林郁闭度估测研究。使用实地调查... 详细信息

郁闭度是反映森林数量和质量的重要参数,是森林调查的重要因子之一。以广西壮族自治区高峰林场试验区获取的机载lidar点云数据为基础,基于二维冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)和三维点云开展了森林郁闭度估测研究。使用实地调查的105块样地作为验证参考数据对郁闭度估测结果进行了精度评价,结果表明:基于二维CHM估测郁闭度与实测值之间的R2=0.388,RMSE=0.17;而基于三维点云估测郁闭度采用了2种方法:第一种方法采用归一化后2 m以上高度植被点云密度与归一化后所有点云密度比值估测郁闭度,估测结果与实测值之间的R2=0.467,RMSE=0.13。第二种方法采用归一化后2 m以上高度第一次回波植被点云密度与归一化后第一次回波所有点云密度比值估测郁闭度,估测结果与实测值之间的R2=0.478,RMSE=0.12;基于三维点云的2种方法估测林分郁闭度的精度皆优于基于二维CHM的方法,基于三维点云估测林分郁闭度方法中,第二种方法的精度优于第一种方法。

关键词：机载lidar点云数据冠层高度模型高峰林场郁闭度

基于机载lidar点云数据的建筑物提取方法研究

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基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

作者：贾野辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

机载lidar作为一种新型的遥感传感器,它能够快速且直接地获得三维空间的坐标信息,同时随着数字化城市进程的加快,基于快速且准确的数据源的城市建筑物研究逐渐成为一种新的发展趋势。建筑物作为城市区域关键地表特征之一,在现代城市规... 详细信息

机载lidar作为一种新型的遥感传感器,它能够快速且直接地获得三维空间的坐标信息,同时随着数字化城市进程的加快,基于快速且准确的数据源的城市建筑物研究逐渐成为一种新的发展趋势。建筑物作为城市区域关键地表特征之一,在现代城市规划建设、灾害防治与三维数字模拟及军事侦察等很多领域都有着重要的应用。因此,研究如何利用lidar点云数据提取建筑物区域具有重要的现实意义。本文旨在利用机载lidar点云数据生成DSM深度影像后提取出建筑物区域,针对本文实验区域的建筑物主要以低矮房屋为主且存在大量树木靠近建筑物区域或与建筑物连在一起的特点,本文提出一种将区域生长分割方法与数学形态学方法相结合进行建筑物提取的方法。主要的研究内容与研究结论包括:(1)在分析了各内插方法的基础上采用加权平均插值法对实验区域的数据利用不同的格网插值尺寸进行对比实验,从处理时间、插值效果两个方面进行比较分析得出,内插处理时间随着插值格网尺寸的减小而增加并且当内插格网尺寸为0.1m时本文数据的内插效果最好。(2)通过各平滑滤波方法的对比实验研究得出,中值滤波能达到较好的保护建筑物边缘信息不被破坏的同时并将部分非建筑物区域进行去除的目的。(3)本文提出将区域生长分割方法与数学形态学方法相结合进行低矮建筑物提取的方法,并在数学形态学方法的基础上进行改进,提出一种在开运算中加入小面积去除方法进行分步骤去除影响建筑物检测的非建筑物区域,尤其是那些高度高于建筑物区域、面积较大且靠近于建筑物边缘的一些高大树木等非建筑物区域,并弥补了建筑物间的空洞现象,得到了较为理想的建筑物区域。(4)研究七种常见的边缘检测算子,并在分析传统的Canny算子不足的基础上对其进行改进,通过模拟实验及对比实验证明本文改进的Canny算子的定位准确性较好且在抗噪性方面优于其它七种边缘检测算法。并将实验提取的建筑物边缘与深度影像叠加进行比较分析,从正确性及准确性两个指标进行精度评定。

关键词：机载lidar点云数据 DSM 区域生长分割数学形态学建筑物提取

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滩涂机载lidar点云数据滤波方法研究

海洋测绘 2019年第4期39卷 49-52页

作者：郭忠磊滕惠忠申家双李海滨海军海洋测绘研究所

机载lidar点云数据滤波是制作高精度数字地形产品的重要环节。通过分析常用滤波算法基本原理、滩涂机载lidar点云数据的特点,提出了一种基于潮汐水位高程约束,移动窗口滤波与三角网渐进加密滤波组合的滤波方法。试验表明:该滤波方法获... 详细信息

机载lidar点云数据滤波是制作高精度数字地形产品的重要环节。通过分析常用滤波算法基本原理、滩涂机载lidar点云数据的特点,提出了一种基于潮汐水位高程约束,移动窗口滤波与三角网渐进加密滤波组合的滤波方法。试验表明:该滤波方法获取的滩涂地形有效点云数据质量与人工滤波结果相当,在一定程度上提高了滩涂区域机载lidar点云数据滤波的效率,为快速获取滩涂区域数字高程模型提供了有效途径。

关键词：机载lidar点云数据数据滤波滩涂潮汐水位精度分析

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海量机载lidar点云改进滤波算法研究

测绘与空间地理信息 2024年第1期47卷 213-215,218,221页

作者：颜煜隋广岩浙江省测绘科学技术研究院浙江杭州310030

为了提高机载lidar点云滤波算法在点云滤波中的精度与效率,本文在已有的多级移动曲面拟合滤波算法的基础上提出一种多级多窗口移动曲面拟合算法(WHMCFA)。该改进滤波算法能够有效解决HMCFA滤波算法中存在的曲面拟合精度低、粗差率高等... 详细信息

为了提高机载lidar点云滤波算法在点云滤波中的精度与效率,本文在已有的多级移动曲面拟合滤波算法的基础上提出一种多级多窗口移动曲面拟合算法(WHMCFA)。该改进滤波算法能够有效解决HMCFA滤波算法中存在的曲面拟合精度低、粗差率高等问题。同时,为了提高lidar点云数据的滤波效率,在WHMCFA的基础上设计并实现PWHMCFA并行滤波算法。将本文改进滤波算法应用于机载lidar点云数据滤波处理中,结果表明,与传统滤波算法相比,本文提出改进滤波算法的滤波精度更高,滤波效果更好。

关键词：机载lidar点云数据滤波多级移动曲面拟合滤波算法多级多窗口移动曲面拟合滤波算法

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融合注意力机制的点云分类深度学习模型研究

融合注意力机制的点云分类深度学习模型研究

作者：于丽丽河南理工大学

学位级别：硕士

随着三维激光扫描、机载lidar等技术的日益成熟,三维点云数据质量、获取效率及性价比都得到显著改善,为准确描述真实三维空间提供了新的表达方式,同时对点云的智能化处理提出了巨大挑战。基于深度学习方法实现点云分类及语义分割是三维... 详细信息

随着三维激光扫描、机载lidar等技术的日益成熟,三维点云数据质量、获取效率及性价比都得到显著改善,为准确描述真实三维空间提供了新的表达方式,同时对点云的智能化处理提出了巨大挑战。基于深度学习方法实现点云分类及语义分割是三维场景理解与语义分析的基础。由于三维点云数据的不规则性、非均匀性及无序性特点使得如何有效且准确实现点云分类成为一项具有挑战性的任务。论文以Point Net和Point Net++深度学习网络模型为基础,针对局部特征提取不充分、分类性能的优化等问题进行改进,构建了融合注意力机制的点云分类深度学习模型,并通过实验分析了改进模型对点云分类精度的影响。主要研究工作如下:(1)点云分类方法及卷积神经网络的研究。研究了三种不同的三维点云数据表达形式(多视图、体素、离散点云),从间接分类和直接分类两个角度分析了目前基于深度学习模型的三维点云分类方法。其次,研究了卷积神经网络的基本结构和特性阐述了卷积层、多层感知机、激活函数、池化层、分类器等组成模块的作用,以及注意力机制的基本原理和计算流程。分析了经典三维点云分类模型Point Net和Point Net++的网络结构和特征提取的主要模块。(2)基于双注意力机制改进Point Net点云分类模型。针对深度学习点云分类忽略高级全局单点和低级局部点云特征之间的相互关联导致分类精度不高的问题,提出在Point Net模型基础上嵌入双注意力机制,构建DATPoint Net点云分类网络模型。该模型通过双注意力机制融合层实现通道维度上的特征加权标定和空间维度上的特征聚合,加深网络结构深层信息传递,挖掘点云的局部区域细粒度特征,提升网络架构的整体性能。在Model Net40数据集上采用融合注意力机制的模型与Point Net相比总体精度提高了1.6%;在S3DIS室内空间数据集Area5区块分类精度达到81.5%,与Point Net相比提升了3.0%。同时在国际摄影测量与遥感协会提供的机载lidar点云数据上得到更为稳健的地物表达效果,提高机载lidar点云分类精度。(3)基于Point Net++构建了一种端到端的编码解码点云分类网络模型。该模型充分结合通道注意力机制与自注意力机制设计特征提取编码解码模块,编码器与解码器在传播时可以过滤无关和冗余信息,同时调整采样策略,实现点与点之间的动态关系更新图。通道注意力机制完成对深度点云特征之间关系的探索,减小无用通道特征学习过程导致分类精度低的问题。另一方面设计并嵌入自注意力机制聚合特征空间中的上下文信息,加强长距离依赖,更直接实现全局联系性,提升网络架构的整体性。以Model Net40、S3DIS以及ISPRS提供的机载lidar点云数据作为实验对象,通过精度分析验证本文提出算法的有效性。基于GML(B)数据集的泛化实验结果也表明了改进算法的可行性。图35幅,表18个,参考文献71篇。

关键词：三维点云分类机载lidar点云数据卷积神经网络注意力机制深度学习语义分割

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基于机载lidar数据估测林分平均高

林业科学研究 2020年第4期33卷 59-66页

作者：赵勋岳彩荣李春干张丽梅谷雷西南林业大学林学院云南昆明650224 广西大学林学院广西南宁530004 西南林业大学园林园艺学院云南昆明650224

[目的]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载lidar点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的lidar点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为... 详细信息

[目的]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载lidar点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的lidar点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为训练样本(79)和检验样本(26),采用随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)两种机器学习算法对79个训练样本与对应的林分lidar点云特征变量回归建模。建模方案包括随机森林模型、支持向量机模型及随机森林+支持向量机组合模型。其次利用26个检验样本数据评价模型预测精度。最后统计3个模型中训练样本和检验样本对应的精度评价指标,以一个预测精度高、泛化能力强的模型作为最终模型进行林分平均高制图。[结果]表明:随机森林模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.8861和0.8375,均方根误差(RMSE)分别为1.22和1.56;支持向量机模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.8864和0.8409,均方根误差(RMSE)分别为1.21和1.54;组合模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.8598和0.8532,均方根误差(RMSE)分别为1.35和1.48;[结论]组合模型的泛化能力及预测精度最好,支持向量机次之,最后为随机森林。利用组合模型可有效完成研究区林分平均高制图。

关键词：机载lidar点云数据随机森林回归支持向量回归林分平均高高峰林场

一种lidar点云建筑物三维模型重建方法的研究

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浙江测绘 2022年第4期 29-33页

作者：谢巍张一品杭州市勘测设计研究院有限公司杭州310012

本文根据建筑物点云的分布特征,提出一种优化的机载lidar点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云,其次,使用Alpha Shape算法提取... 详细信息

本文根据建筑物点云的分布特征,提出一种优化的机载lidar点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云,其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化的建筑物轮廓线,提取建筑物屋顶信息。最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以杭州市某地区机载lidar点云数据为例进行实验,结果表明利用本方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

关键词：机载lidar点云数据布料模拟滤波算法最大类间方差法建筑物模型重建 Alpha Shape

机载lidar技术在油气管道工程勘测设计中的应用

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测绘通报 2021年第S1期 233-236页

作者：勾昆王刚袁红自然资源部第四地形测量队黑龙江哈尔滨150025

作为油气管道工程勘测设计中的一项重要工作,纵断面测量内业数据处理具有工作量大、自动化水平低的特点,极大地限制了工作效率。针对此问题,本文设计了油气管道纵断数据提取程序,实现油气管道中线高程点加密、基于机载lidar点云数据的... 详细信息

作为油气管道工程勘测设计中的一项重要工作,纵断面测量内业数据处理具有工作量大、自动化水平低的特点,极大地限制了工作效率。针对此问题,本文设计了油气管道纵断数据提取程序,实现油气管道中线高程点加密、基于机载lidar点云数据的纵断数据提取、里程和角度计算等功能,并应用实际工作中,该系统具有易操作、高精度、高效率等优势,大幅提高了油气管道纵断面测量的工作效率。

关键词：纵断数据自动提取机载lidar点云数据油气管道