机载LiDAR数据的半自动化地物提取与三维重建

机载LiDAR(Light Detection and Ranging，LiDAR)是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术于一身的技术，可以实时或准实时获取三维空间信息；在军事、测绘、石油等各个领域已有广泛的应用。目前，LiDAR技术在硬件方面的发展已比较成熟，但是相关的数据后处理和信息提取理论与方法却相对落后。本文针对机载LiDAR点云的地物特征提取和三维重建等热点和难点问题进行了有意义的探讨，并对其中关键的技术和方法进行了分析和实现。具体而言，本文的主要研究内容和成果有：(1)在分析机载LiDAR点云分布规律的基础上，参考已有的方法，提出了基于决策树的点云分类方法，主要用于规则地物点提取。首先根据点云的共面性，将点云数据分割为不同的分割片；利用Delaunay三角网提取分割片的边缘，继而计算分割片的几何属性，包括方向、高度、面积等；根据经验值设定相关约束条件，从而将不同的目标地物点分离。实验证明，该方法可以有效的提取出目标地物点，与人工手动绘制提取方法相比，自动化程度较高，大大减少了工作量；该方法针对性较强，准确率较高，可有效的提高工作效率，节省成本。(2)机载LiDAR点云具有准确的三维信息，可用来进行三维模型重建。本文在分析机载LiDAR点云数据特征的基础上，基于已有的建模方法提出针对点云数据进行建模的方法：首先将建筑物点分从整个点云中分离，继而根据点云连通性，使用模块连接方法将建筑物点按照所属建筑不同，归为不同的模块；再对每个建筑物进行模型重建，该建模方法可保证机载LiDAR数据三维建模工作的有序性。(3)基于不同的点云分割片和点云模块，本文提供以下几种协助模型重建工具：提取分割片轮廓，包括矩形、圆形、凸多边形、精细边缘、TIN；拓扑数据编辑：包括移动端点、删除端点等基本的拓扑数据操作；简易模型提取：包括单个屋顶模型提取、人字形屋顶建筑物模型提取。实验证明：该方法可有效的使用机载LiDAR点云数据建立三维模型，与直接手动绘制模型相比，速度较快，效率较高，若将其应用于实际生产，可显著提高生产效率，缩短生产周期，节省生产成本。随着硬件技术的不断完善和相关理论与方法的进一步研究优化，机载LiDAR技术将应用更为广泛。