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车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割
  • ISSN号:1009-2307
  • 期刊名称:《测绘科学》
  • 时间:0
  • 分类:P225.2[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术] TP75[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000, [2]北京师范大学减灾与应急管理研究院,北京100875, [3]南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210046
  • 相关基金:国家自然科学基金(41001304);科技部973课题(2011CB707102);国家十二五科技支撑计划项目(2012BAH34B);河南理工大学博士基金(B2009-33)
中文摘要:

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务.本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制.实验表明文中方法简单有效.

英文摘要:

It's a tedious and difficult task to segment the building facades data from vehicle-borne Li-DAR point cloud data, which is commonly considered as scattered and disorderly point clouds. In this paper, the author proposed a segmentation method based on the fundamental geographic data: firstly, simplify the features of fundamental geographic data, and extract effective contour information of the buildings; secondly, convert the coordinate system of fundamental geographic data to that of Vehicle-borne Li- DAR point cloud to realize the unification of coordinate system; thirdly, set a suitable buffer threshold value for building contour, and segment out the point cloud data of building facades automatically; lastly, take a reasonable quality assessment mechanism to check and evaluate the segmentation results with their quality control. Experiment shows that the proposed method would be simple and effective.

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期刊信息
  • 《测绘科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家测绘地理信息局
  • 主办单位:中国测绘科学研究院
  • 主编:程鹏飞
  • 地址:北京市海淀区莲花池西路28号
  • 邮编:100830
  • 邮箱:niu@casm.ac.cn
  • 电话:010-63880931
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-2307
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4415/P
  • 邮发代号:2-945
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21361