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主题:三维模型 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-03-05

三维模型论文范文

《基于机载LIDAR技术的建筑物三维模型快速构建方法》

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摘 要:本论文介绍了一种基于机载LIDAR技术,快速获取建筑物三维模型的快速构建方法.首先,将高密度的点云数据通过滤波及相应的数学算法,得到了建筑物的点云信息;其次,利用获取到的点云数据对特征点进行精细提取,分别构建特征线与特征面,采用7参数建筑物模型的方法,实现了建筑物的三维建模;最终,利用这种方法得到了场景中所有建筑物的快速重建.

关键词:LIDAR;三维模型;点云数据;滤波;快速重建

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.02.123

0 引言

在国家信息化浪潮及“数字城市”理念的推动下,城市信息化也在朝着深度及广度方面不断的发展.地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)作为城市数字化及三维数据管理的重要技术之一,已经逐渐的成熟起来.目前城市建筑物数据的获取主要以地形图结合建筑设计图纸、航拍影像或者实地量测等方法.这些方法各有特点,但数据采集工序繁琐、周期长、效率低且成本较高,尤其是针对复杂建筑物获取的数据精度较低,常常由于误差的累积,造成重建的模型失真.

激光扫描测距技术(Light Detection and Ranging, LIDAR)是一种快速、直接地获取地形表面模型的技术[1];与传统的光学及微波遥感不同,LIDAR通过离散点组成的点云,快速、精确地获取地面特征在水平和垂直方向上的位置.在获取方式中,机载LIDAR以其在地面信息探测及模型的恢复、重建等方面的优势,成为近十年快速发展的一种新型测量技术.通过该技术,可以大面积、快速、大量的采集城市建筑物三维数据信息,其高效、高精度、自动化、成本低等特点,是其他方法无法比拟的[2].

本论文介绍了一种利用机载LIDAR数据,快速获取城市建筑物三维模型的方法,该方法能够还原建筑物的真实结构与空间位置,在数字城市建设以及城市规划等领域具有重要的应用价值.

1 数据介绍及处理方法

1.1 数据介绍

机载LIDAR數据的获取时间为2006年2月15日,飞机的飞行区域为上海浦东陆家嘴地区,采用ALTM3100机载LiDAR系统,前期对飞机GPS轨迹数据、飞机姿态数据、激光测距数据及激光扫描镜的摆动角度数据进行联合处理,最后得到该试验区域的高精度三维点云数据.

1.2 数据处理

获取到的点云数据需要进行滤波处理,滤波的基本原理是针对临近激光脚点的不连续高程突变进行滤出[3],识别出地面点与非地面点.点云数据的地物识别是指从非地面点中区分出植被点、人工地物(房屋、桥梁等)等,从而进一步研究地物的空间特性.根据植被与人工地物的反射特性及空间几何关系,研究房植被、房屋、桥梁等的统计特性,如回波类型、反射强度、点的高程、点高程二次导数等数学关系,寻工建筑、植被、电力线的区别,通过数学统计特性将这三种地物区分开来,最终得到用于建模的建筑物点云数据.图3中规则的地区为建筑物点云数据,经实地调查检验得出分类精度为95%.数据处理的具体流程图见图1.

2 建筑物三维模型构建

2.1 基本原理

本论文采用Vosselman在2002年提出的7参数建筑物识别方法[4].其主要原理是,任何一个规则的建筑物,都可以用7个参数来描述其位置及结构形态.这7个参数是:建筑物的长(lx)、宽(ly)、高(H),某个房角点的坐标(X’,Y’),房屋边缘的倾角(α)以及房屋的偏转角(θ).通过求算这7个参数,可以确定出某个规则建筑物所处的空间位置及三维结构信息(图2).

2.2 三维模型构建

在点云中单独借助截面显示只能得到房屋的大致形状,很难完全了解房屋的结构和精确位置,不利于数据信息的后续利用.从离散的点中根据一定的规则提取出房屋平面及边缘,构建房屋的三维模型,使激光雷达数据信息表达更直观,便于数据信息的后续利用.

(1)特征信息提取.针对得到的建筑物点云信息,利用数学形态学方法,检测得到房屋的边缘,然后通过孤立点分离,得出最的特征点所在的位置.将具有特征信息的点组成线段以及线段合并和带权的线段竞争机制优化检测到的直线段,最后通过规则化手段将检测到的线段进行调整,使线段满足建筑物常有的平行、垂直关系,得到矢量化的建筑物.

一个矢量图快描述了一个屋顶面片,矢量图中具有点数最多的类型是代表该屋顶面片的点.屋顶面片的生成需要确定其边界多边形中每一个节点的Z 坐标,为了能够产生适合三维现实的效果,同时需要将具有三维坐标的多边形构成三角网、形成图形渲染工具要求的网格模型.墙面的生成比较简单,对屋顶面片的每一个边界,依次遍历边界中的每一条线段,求得其与下一层屋顶之间的距离,形成一个矩形(或者梯形,当边界是斜边构成的结果为梯形,当边界平行于地面,构成的结果为矩形)(图3).

利用提取的建筑物特征信息,得到房屋结构的轮廓.建筑物提取的难点在屋顶形状的提取,对于规则屋顶(人字形、平顶及圆顶)以上算法都有不错的效果,但对于复杂的屋顶,还需要人工干预或进一步处理.7参数建筑物模型中确定了建筑物所在的位置以及结构,也就是建筑物的空间信息,因此采用这种方法可以得出整个场景中所有建筑物的三维模型,见图4.

3 结论

本论文利用机载LIDAR获取到的点云数据,通过滤波及数据算法的处理,得到了建筑物的点云数据;然后利用7参数建筑物三维模型,形成了一套城市建筑物三维快速建模方法.主要的结论有:

(1)从复杂地形的点云数据中采用智能化滤波处理技术得到了建筑物的点运数据;

(2)从点到线再到面,提出了建筑物特征轮廓快速提取及建模的技术.

该项技术同时获取了建筑物的空间分布与结构信息,能够真实的反映出场景中建筑物的信息,对在我国开展大范围城市建筑物规划及地理信息数据的更细具有非常重要的现实意义,并能够有效地服务于我国的国民经济建设,更好地适应不断加快的城市信息化建设.

参考文献:

[1]刘春,陈华云,吴杭彬.激光三维遥感的数据处理与特征提取[M]. 北京:科学出版社,2010:8-14.

[2]徐祖舰,王滋政,阳锋.机载激光雷达测量技术及工程应用实践[M].武汉:武汉大学出版社,2009:2-6.

[3]张小红.机载激光雷达测量技术理论与方法[M].武汉:武汉大学出版社,2007:23-45.

[4]Vosselman G.Fusion of laser scanning data,maps,and aerial photographs for building reconstruction// Geoscience and Remote Sensing Symposium,2002.

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三维模型引用文献:

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