利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面

高广; 马洪超; 张良

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利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面

高广, 马洪超, 张良

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高广, 马洪超, 张良. 利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1225-1230.

引用本文:

高广, 马洪超, 张良. 利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1225-1230.

GAO　Guang, MA　Hongchao, ZHANG　Liang. Automatic　Extraction　of 　Building　Roofs　from　LiDAR Data　Using　a　Hybridized　Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(10): 1225-1230.

Citation:

GAO　Guang, MA　Hongchao, ZHANG　Liang. Automatic　Extraction　of 　Building　Roofs　from　LiDAR Data　Using　a　Hybridized　Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(10): 1225-1230.

利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面

¹武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目61378078 国家科技支撑计划资助项目2012BAH34B02 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目20122130202032012213020209

详细信息

作者简介:
高广博士生研究方向为LiDAR数据处理与计算机视觉

中图分类号: P237．9

Automatic　Extraction　of 　Building　Roofs　from　LiDAR Data　Using　a　Hybridized　Method

¹School of Remote Sensing and Information Engineerin gWuhan UniversityWuhan 430079 China

摘要: 区域增长法和随机抽样一致性RANSAC算法是从LiDAR数据提取屋顶面时常用的两类方法但这两种方法都存在某些缺陷使它们的应用受到了一定限制针对LiDAR数据中建筑物脚点的特点提出了一种融合以上两种方法优点于一体的合成算法1. 根据脚点的法向量和粗糙度特征进行屋顶面粗提取 2.在屋顶面粗提取结果的基础上利用基于先验知识的局部采样策略和区域增长方式对传统随机抽样一致性算法进行扩展实现屋顶面自动提取 3.采用投票法解决屋顶面竞争问题提高屋顶面的提取精度实验结果表明本文设计的合成算法能够有效地提取建筑物屋顶面
- LiDAR /
- 屋顶面 /
- 先验知识 /
- RANSAC
Abstract: Two　types 　of 　approach　called 　re gion－growing　and　random　sample 　consensus　have　been　proposed 　for 　automatic　building　roof 　extraction．They　bothhoweverhave　drawbacks．In 　this　paperan hybridized　method　is 　proposed 　to 　take 　advantage　of 　both　al gorithmsstren gths 　so 　that 　building　roofscan　be　extracted　more　precisel y　and　efficientl y．Firstwe　calculate 　the　normal　and　rough　features from　LiDAR　data 　for 　the 　coarse 　extraction　of 　building　roofs．Second precise 　roof－extraction 　is 　performed　using　an　extended　RANSAC　method　which　takes 　the 　coarse 　extraction　results 　as 　the　priori knowledgeand 　inte grates 　a　re gion 　growing　method．Finallyapoll 　strate gy 　is 　adopted 　to 　solve 　the competition 　problem．The 　experimental 　results 　show　that 　our　method　can　extract 　intact 　building　roofs in 　a　hi ghl y　automated　manner．
- LiDAR /
- building　roof /
- priori －knowledge /
- RANSAC

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利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面

¹武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目61378078 国家科技支撑计划资助项目2012BAH34B02 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目20122130202032012213020209

作者简介:
高广博士生研究方向为LiDAR数据处理与计算机视觉

收稿日期: 2013-10-13
刊出日期: 2014-10-05

中图分类号: P237．9

关键词:

LiDAR /

屋顶面 /

先验知识 /

RANSAC

摘要: 区域增长法和随机抽样一致性RANSAC算法是从LiDAR数据提取屋顶面时常用的两类方法但这两种方法都存在某些缺陷使它们的应用受到了一定限制针对LiDAR数据中建筑物脚点的特点提出了一种融合以上两种方法优点于一体的合成算法1. 根据脚点的法向量和粗糙度特征进行屋顶面粗提取 2.在屋顶面粗提取结果的基础上利用基于先验知识的局部采样策略和区域增长方式对传统随机抽样一致性算法进行扩展实现屋顶面自动提取 3.采用投票法解决屋顶面竞争问题提高屋顶面的提取精度实验结果表明本文设计的合成算法能够有效地提取建筑物屋顶面