标记点过程用于点云建筑物提取

徐文学; 杨必胜; 董震; 彭向阳; 麦晓明; 王珂; 高文武

doi:10.13203/j.whugis20130044

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标记点过程用于点云建筑物提取

徐文学, 杨必胜, 董震, 彭向阳, 麦晓明, 王珂, 高文武

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2014 > 39(5): 520-525

徐文学, 杨必胜, 董震, 彭向阳, 麦晓明, 王珂, 高文武. 标记点过程用于点云建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(5): 520-525. doi: 10.13203/j.whugis20130044

引用本文:

XU Wenxue, YANG Bisheng, DONG Zhen, PENG Xiangyang, MAI Xiaoming, WANG Ke, GAO Wenwu. Building Extraction from Point Cloud Using Marked Point Process[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(5): 520-525. doi: 10.13203/j.whugis20130044

Citation:

XU Wenxue, YANG Bisheng, DONG Zhen, PENG Xiangyang, MAI Xiaoming, WANG Ke, GAO Wenwu. Building Extraction from Point Cloud Using Marked Point Process[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(5): 520-525. doi: 10.13203/j.whugis20130044

标记点过程用于点云建筑物提取

doi: 10.13203/j.whugis20130044

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;² 国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛,266061;³ 广东电力科学研究院,广东广州,510080

基金项目: 国家973计划资助项目 (2012CB725301)；国家自然科学基金资助项目 (41071268)；教育部博士点基金资助项目(20120141110035)；南方电网公司重点科技资助项目(K-GD2013-030)

详细信息

作者简介:
徐文学,博士。主要从事激光扫描点云数据处理与三维重建研究。

通讯作者: 高文武

中图分类号: P237.4

Building Extraction from Point Cloud Using Marked Point Process

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping,and Remote Sensing,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²The First Institute of Oceanography,SOA,Qingdao 266061,China;³Guangdong Electric Power Research Institute,Guangzhou,China

Funds: The National Basic Research Program of China , N o. 2012CB725301; the National Natural Science Foundation of China, No. 41071268; Doctoral Fund of Ministry of Education of China, No. 20120141110035; Key Scientific and Technological Project of China Southern Power Grid, No. K-GD2013-030.

More Information

Author Bio:
XU Wenxue,PhD,specializes in LiDAR point clouds processing and 3Dmodeling.

Corresponding author: GAO Wenwu

摘要: 目的提出了利用标记点过程从机载激光扫描数据中直接提取建筑物的方法。该方法首先根据建筑物在点云中的几何特征建立Gibbs能量模型,通过目标的一致性建立模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立模型的先验项;然后,利用可逆跳转马尔科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC)和模拟退火算法优化求解;最后,利用精细处理移除错误提取的地面点、噪声点和树木点,合并相邻的目标,实现建筑物目标的精确提取。利用3组ISPRS机载激光扫描点云进行实验,结果表明,该方法能够准确、有效地提取建筑物,具有较强的稳健性。
- 建筑物 /
- 标记点过程 /
- Gibbs能量模型 /
- 可逆跳转马尔科夫蒙特卡洛 /
- 模拟退火 /
- 精细处理
Abstract: Objective In this paper,a marked point process based method is used to extract buildings from air-borne LIDAR data.At first,a Gibbs energy model is build according to the geometric feature of theobject in the point cloud data.This model contains both a data coherence term which fits the objects tothe data and a prior term which incorporates the prior knowledge of the object geometric properties.Then the previously defined model is optimized by the RJMCMC(Reverse Jump Markov Chain MonteCarlo)algorithm and simulated annealing algorithm.Finally,fine processing removes the terrestrialpoints,noise points and tree crown points of the extracted objects which are mistakenly extracted asbuildings,while combining adjacent objects.The method was tested with three different aerial LiDARdata sets from ISPRS.The results show that our method is capable of efficient and robust building ex-traction.
- building /
- marked point process /
- Gibbs energy model /
- RJMCMC /
- simulated annealing /
- fine processing

[1]	刘效江, 王浩, 宁晓刚, 余凡, 王成港, 郝铭辉. 引入路网和建筑物信息的DMSP/OLS数据去饱和方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(3): 374-383. doi: 10.13203/j.whugis20180246
[2]	叶敏, 王斌, 王思远, 刘长征, 李艳霞, 岑炜. 多特征分量结合的WorldView-3影像建筑容积率分类提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(11): 1674-1684. doi: 10.13203/j.whugis20180241
[3]	梁栋, 王红平, 刘修国, 沈永林. 基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(12): 1613-1618. doi: 10.13203/j.whugis20140682
[4]	刘全海, 邓非, 李楼, 冉慧敏. 面向规划的建筑物屋顶精细纹理快速生成方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(8): 1054-1060. doi: 10.13203/j.whugis20140771
[5]	杜志强, 罗盼, 朱晓玲, 张叶廷, 朱宜萱. 基于超面的建筑物纹理优化处理方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1401-1405.
[6]	黄敏儿, 杜志强, 朱庆, 张叶廷, 胡翰. 利用像素高度图的三维建筑物屋顶和立面提取方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1221-1224.
[7]	李精忠, 吴晨琛, 杨泽龙, 黄进. 一种利用模拟退火思想的线状要素Morphing方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1446-1451.
[8]	涂伟, 李清泉, 方志祥. 一种大规模车辆路径问题的启发式算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 307-310.
[9]	黄晓东, 刘修国, 陈启浩, 陈奇. 一种综合多特征的全极化SAR建筑物分割模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 450-454.
[10]	刘耀林, 洪晓峰, 刘殿锋, 夏寅. 利用模拟退火算法的村镇土地利用空间优化调控模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 752-755.
[11]	陈仁喜, 李鑫慧, 李盛阳. 基于MRF的各向异性图像修复模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1231-1235.
[12]	桂岚, 龚健雅. 基于路径和模拟退火的交通网络优化算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(4): 388-392.
[13]	冯文灏, 侯文广, 张纯连. 一种获取大比例尺建筑物立面影像的方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(8): 673-676.
[14]	郭海涛, 徐青, 张保明. 多重约束下的建筑物阴影提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(12): 1059-1062.
[15]	杜维, 艾廷华, 徐峥. 一种组合优化的多边形化简方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(6): 548-550.
[16]	赖红松, 董品杰, 祝国瑞. 基于GASA混合策略的BP网络在基准地价测算中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(1): 24-28.
[17]	祝国瑞, 唐旭, 王平. 模拟退火算法在动态建立基准地价模型中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(5): 593-595,607.
[18]	刘少创, 林宗坚. 基于可变模板的航空影像中建筑物提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(1): 21-28.
[19]	陈勇, 邓德祥, 郑宏. 串行Cauchy机引导的影像镶嵌方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1995, 20(3): 195-197.
[20]	杜佳威, 武芳, 行瑞星, 李彩霞, 李靖涵. 几种具有编解码结构的深度学习模型在建筑物综合中的应用与比较 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200143

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标记点过程用于点云建筑物提取

doi: 10.13203/j.whugis20130044

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;² 国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛,266061;³ 广东电力科学研究院,广东广州,510080

作者简介:
徐文学,博士。主要从事激光扫描点云数据处理与三维重建研究。

通讯作者: 高文武

收稿日期: 2013-04-15
修回日期: 2014-05-05
刊出日期: 2014-05-05

中图分类号: P237.4

关键词:

建筑物 /

摘要: 目的提出了利用标记点过程从机载激光扫描数据中直接提取建筑物的方法。该方法首先根据建筑物在点云中的几何特征建立Gibbs能量模型,通过目标的一致性建立模型的数据项,通过目标的拓扑性质等空间特性建立模型的先验项;然后,利用可逆跳转马尔科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC)和模拟退火算法优化求解;最后,利用精细处理移除错误提取的地面点、噪声点和树木点,合并相邻的目标,实现建筑物目标的精确提取。利用3组ISPRS机载激光扫描点云进行实验,结果表明,该方法能够准确、有效地提取建筑物,具有较强的稳健性。

English Abstract

Building Extraction from Point Cloud Using Marked Point Process

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping,and Remote Sensing,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²The First Institute of Oceanography,SOA,Qingdao 266061,China;³Guangdong Electric Power Research Institute,Guangzhou,China

Author Bio:
XU Wenxue,PhD,specializes in LiDAR point clouds processing and 3Dmodeling.

Corresponding author: GAO Wenwu

Received Date: 2013-04-15
Rev Recd Date: 2014-05-05
Publish Date: 2014-05-05

Keywords:

Abstract: Objective In this paper,a marked point process based method is used to extract buildings from air-borne LIDAR data.At first,a Gibbs energy model is build according to the geometric feature of theobject in the point cloud data.This model contains both a data coherence term which fits the objects tothe data and a prior term which incorporates the prior knowledge of the object geometric properties.Then the previously defined model is optimized by the RJMCMC(Reverse Jump Markov Chain MonteCarlo)algorithm and simulated annealing algorithm.Finally,fine processing removes the terrestrialpoints,noise points and tree crown points of the extracted objects which are mistakenly extracted asbuildings,while combining adjacent objects.The method was tested with three different aerial LiDARdata sets from ISPRS.The results show that our method is capable of efficient and robust building ex-traction.

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作者简介: 徐文学,博士。主要从事激光扫描点云数据处理与三维重建研究。

通讯作者: 高文武

Building Extraction from Point Cloud Using Marked Point Process

Author Bio: XU Wenxue,PhD,specializes in LiDAR point clouds processing and 3Dmodeling.

Corresponding author: GAO Wenwu

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出版历程

标记点过程用于点云建筑物提取

doi: 10.13203/j.whugis20130044

1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079;2 国家海洋局第一海洋研究所,山东 青岛,266061;3 广东电力科学研究院,广东 广州,510080

作者简介: 徐文学,博士。主要从事激光扫描点云数据处理与三维重建研究。

通讯作者: 高文武

English Abstract

Building Extraction from Point Cloud Using Marked Point Process

1State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping,and Remote Sensing,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China;2The First Institute of Oceanography,SOA,Qingdao 266061,China;3Guangdong Electric Power Research Institute,Guangzhou,China

Author Bio: XU Wenxue,PhD,specializes in LiDAR point clouds processing and 3Dmodeling.

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徐文学,博士。主要从事激光扫描点云数据处理与三维重建研究。

Author Bio:
XU Wenxue,PhD,specializes in LiDAR point clouds processing and 3Dmodeling.

¹ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;² 国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛,266061;³ 广东电力科学研究院,广东广州,510080

作者简介:
徐文学,博士。主要从事激光扫描点云数据处理与三维重建研究。

¹State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping,and Remote Sensing,Wuhan University,129Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²The First Institute of Oceanography,SOA,Qingdao 266061,China;³Guangdong Electric Power Research Institute,Guangzhou,China

Author Bio:
XU Wenxue,PhD,specializes in LiDAR point clouds processing and 3Dmodeling.