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1、基于等高线族分析复杂建筑物模型重建方法111张靖,李乐林,江万寿1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞瑜路129号,430079(zhangjingwh@gmail.com,lilelindr@126.com,jws@lmars.whu.edu.cn)摘要:近年来基于LIDAR点云数据自动重建建筑物模型一直是研究的热点问题，目前出现的许多算法对简单建筑物，如平顶房屋、人字行屋顶及其它规则房屋的重建取得了不错的效果，但是对于结构复杂的建筑物重建问题仍然有待解决。针对这一问题，本文提出了一种利用等高线族分析从LID
2、AR数据中自动重建复杂建筑物模型的新方法。该方法分为4个步骤，首先，通过对LIDAR点云数据的Delaunay三角化跟踪提取等高线，然后基于拓扑分析以及形状匹配对等高线进行分族得到建筑物各部分的等高线族，最后对各族等高线进行模型重建和组合得到完整的建筑物模型。通过对多层次、多曲面等复杂建筑物重建实验证明了该方法的灵活性和可行性。关键词:LIDAR,等高线,分族，形状匹配1.引言识别的精度。Vosselman,G.,Dijkman,S.(2001)建筑物提取与三维重建是三维数字城市采用平面规划图来获取建筑物较为准确的轮中的重
3、要研究内容之一。随着激光扫描技术廓信息。的发展，机载激光扫描（LIDAR）数据已经在模型重建阶段，采用数据驱动或模型成为三维城市、特别是三维建筑物建模的重驱动方法进行处理。数据驱动方法多采用要数据源之一。Hough变换或法向量统计等方法来检测直线国内外学者对从LIDAR数据自动重建三或平面，通过平面相交来确定建筑物的特征维建筑物模型这一问题进行了大量的研究，线，通过加入各种约束条件重构建筑物模型。并把这一问题分成了建筑物探测和模型重建Takano,Doiharaetal.,(2004)将点云内插为两个主要步骤。在建筑物探测
4、阶段，基本思格网形式，剔除地面点后，利用Hough变换路一般是数据滤波提取DTM，剔除地面点得提取数据中的规则的直线——建筑物边界。到目标点集，对目标点集进行分割和分类得Overby,Bodumetal.,(2004)使用扩展Hough到建筑物区域。FranzRottensteiner采用基于变换检测人字形建筑的屋顶面。Maasand不均匀误差分布函数的分层鲁棒内插算法来Vosselman(1999)通过统计三角形法向量来分离地面点，利用曲率分割和区域生长得到检测屋顶平面，并采用最小二乘对平面求交建筑物区域。由于建筑物探测
5、问题的复杂性，来确定屋脊线。许多研究者还辅助以外部信息，如模型驱动的方法首先需提取建筑物的参Rottensteiner(2003,2004)融合多光谱影像和数模型，然后与点云特征进行匹配，调整模LIDAR点云数据来提取城市地区建筑物信型参数以找到最适合的建筑物模型。Liuand息，GuoTao（2003）等人结合IKONOS卫星Lin(1997);AndreFischer,ThomasKolbeetal.,图像和LIDAR数据进行研究,利用卫星图像(1999);Tao,Liuetal.,(2003)，在利用影像进中光谱、纹
6、理和形状等信息,来提高建筑物行建筑物模型重建时均采用这一方法，MaasandVosselman(1999)采用不变矩作为人字顶（1）建筑物等高线一般比较密集，形状规房屋的参数，利用模型匹配重建建筑物。则，相似性较强能够形成等高线族。从目前的研究进展看，对于平顶、人字（2）反映地形的等高线较少，与建筑物的顶等简单规则建筑物的自动重建已经取得了等高线相比，通常它们的形状比较平滑，长较好的效果。然而在实际城市环境中，许多度比较长，面积比较大，而且等高线之间差建筑物具有复杂的层次结构和各式各样的屋异较大。这主要是因为地形起伏一般都
7、比较顶形式，加上LIDAR数据中各种噪声以及植小，例如在城区，地势就很平缓。被、遮挡等因素的影响，进一步增加了建筑（3）树木的等高线也比较密集，但是，它物提取和重建的难度。们的形状就没有建筑物等高线那么规则，等针对以上问题，我们从高密度DSM重建高线之间的相似性也不够，闭合等高线的长建筑物的研究中得到启发(Ping-Yan,度和面积也要比建筑物等高线要小。Wanshou-Jiang,2005;Tee-AnnTeo,Liang-Chien通过以上分析，按照相似性将等高线分Chen,2006)，位于建筑物上的等高线具有闭族，并
8、利用面积、长度以及其它的形状因子，合、不相交的特点，直接反映出建筑物的轮将等高线族分类为地形、植被以及建筑物等。廓特征。而等高线间明确的拓扑关系进一步此外，等高线族还能够反映建筑物的结构信反映出建筑物的层次关系。基于等高线形状息。实际上，对于一栋建筑物来说，不同的上的相似性，我们提出了等高线族的概念，层
