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基于方向预测规则化的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取

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摘要

建筑物轮廓线是多源数据融合、建筑物三维重建等工作中常用的特征线,其提取精度直接影响后续工作效果。机载激光雷达是热门的新兴测量技术之一,提取建筑物轮廓线是机载激光雷达点云数据特征提取的热点。为了获得较高精度建筑物轮廓线,提出一种基于方向预测规则化算法的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取方法。首先利用α-shape算法提取轮廓点,利用改进的Douglas_Peucker算法提取关键点并提出角度检验规则筛选关键点,使用随机抽样一致性算法简化轮廓线,最终应用提出的方向预测算法进行轮廓线规则化。通过国际摄影测量与遥感学会发布的Vaihingen城区数据对算法进行验证,结果表明:方向预测规则化算法相比较流行的分类强制正交算法最大偏差平均减小了43.1%,均方根误差平均降低了39.7%,建筑物占地面积相对误差平均降低了7.02%,点云贡献率平均提高了9.32%,算法能够有效减小机载激光雷达点云建筑物正交轮廓线规则化误差。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.062801

作者单位:

    山东科技大学
    山东科技大学
    山东科技大学
    山东科技大学
    山东科技大学 测绘学院

引用该论文

郭亚栋,王贤昆,宿殿鹏,亓超,阳凡. 基于方向预测规则化的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取[J].激光与光电子学进展,2020,57(06):062801.