不同平台激光点云数据面状信息自动提取研究

【摘要】不同平台的激光扫描设备，以其数据获取的高效性和扫描视角的互补性已成为智慧城市三维数据快速获取的重要手段。论文从原始LiDAR点云入手，在系统总结和分析了激光测距和扫描原理以及不同平台LiDAR系统的原理和数据格式的基础上，对直接从不同平台的激光点云中感兴趣的面状信息自动提取策略、系统框架与实现算法进行深入研究。对于原始大场景LiDAR点云，提出了自适应多格网尺寸的点云滤波方法，通过点云数据自动计算滤波参数和点云区域化后局部的高差信息，将原始激光点云进行滤波，无需数据内插保持了LiDAR点云数据原始信息而且具有较高的自动化程度，实验结果表明可有效分离地面点云和非地面点云；对于非地面点云数据，在分析现有分割方法的基础上，结合局部点云密度，提出一种顾及局部点云密度的多平台激光点云面片分割方法，对比实验表明提出的方法具有良好的分割效果；对于探测的面状信息点云，经过坐标变换，利用-shape算法进行轮廓提取，通过选取机载、车载、地面扫描数据进行验证，成功自动分割并提取出面状信息的轮廓。借助MFC和OpenGL，在VS2010下利用VC++开发出可视化和点云自动提取系统。
【作者】王果；
【导师】崔希民；AymanHabib；
【作者基本信息】中国矿业大学（北京），大地测量学与测量工程，2014，博士
【关键词】LiDAR；不同平台；面状信息；点云密度；自动提取；

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