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车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

魏征 董震 李清泉 杨必胜

魏征, 董震, 李清泉, 杨必胜. 车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1311-1315.
引用本文: 魏征, 董震, 李清泉, 杨必胜. 车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1311-1315.
WEI Zheng, DONG Zhen, LI Qingquan, YANG Bisheng. Automated Extraction of Building Facade Footprints from Mobile LiDAR Point Clouds[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(11): 1311-1315.
Citation: WEI Zheng, DONG Zhen, LI Qingquan, YANG Bisheng. Automated Extraction of Building Facade Footprints from Mobile LiDAR Point Clouds[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(11): 1311-1315.

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41071268);;国家973计划资助项目(2012CB725301);;广东省教育部产学研结合资助项目(2009B090300373)
详细信息
    作者简介:

    魏征,博士生,主要从事车载激光扫描数据分类与建筑物提取研究。

  • 中图分类号: P237.3

Automated Extraction of Building Facade Footprints from Mobile LiDAR Point Clouds

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41071268);;国家973计划资助项目(2012CB725301);;广东省教育部产学研结合资助项目(2009B090300373)
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-09-15
  • 刊出日期:  2012-11-05

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(41071268);;国家973计划资助项目(2012CB725301);;广东省教育部产学研结合资助项目(2009B090300373)
    作者简介:

    魏征,博士生,主要从事车载激光扫描数据分类与建筑物提取研究。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。

English Abstract

魏征, 董震, 李清泉, 杨必胜. 车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1311-1315.
引用本文: 魏征, 董震, 李清泉, 杨必胜. 车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1311-1315.
WEI Zheng, DONG Zhen, LI Qingquan, YANG Bisheng. Automated Extraction of Building Facade Footprints from Mobile LiDAR Point Clouds[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(11): 1311-1315.
Citation: WEI Zheng, DONG Zhen, LI Qingquan, YANG Bisheng. Automated Extraction of Building Facade Footprints from Mobile LiDAR Point Clouds[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(11): 1311-1315.

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