本文內(nèi)容來(lái)源于《測(cè)繪通報(bào)》2022年第9期，審圖號(hào)：GS京（2022）0710號(hào)
一種基于傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云密度自適應(yīng)分割的建筑物邊界提取方法
劉禹麒1, 陳廣亮1, 蔡岳臻1, 李名豪2, 陳定安2, 胡小中1
1. 廣州藍(lán)圖地理信息技術(shù)有限公司, 廣東 廣州 510650;
2. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院, 廣東 廣州 510275
基金項(xiàng)目：中山大學(xué)橫向結(jié)題項(xiàng)目續(xù)研預(yù)研經(jīng)費(fèi)(37000-14090113);廣州藍(lán)圖地理信息技術(shù)有限公司科研項(xiàng)目(2021RD7)
關(guān)鍵詞：傾斜攝影, 單體化, 特征提取, 聚類(lèi)分割, 點(diǎn)云數(shù)據(jù)
引文格式：劉禹麒, 陳廣亮, 蔡岳臻, 等. 一種基于傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云密度自適應(yīng)分割的建筑物邊界提取方法[J]. 測(cè)繪通報(bào), 2022(9): 52-57.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0263.
摘要
摘要： 針對(duì)傾斜攝影場(chǎng)景中建筑物單體化問(wèn)題,本文提出了基于傾斜攝影測(cè)量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建筑物識(shí)別和邊界提取自動(dòng)化算法。首先,對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理,去除地面點(diǎn)和噪聲點(diǎn);然后,對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行二維柵格化處理,按間隔距離預(yù)分割;最后,結(jié)合改進(jìn)的大津算法和區(qū)域增長(zhǎng)算法,從預(yù)分割點(diǎn)云識(shí)別其中的建筑物,并提取建筑物邊界點(diǎn)。從廣東省江門(mén)市和湛江市選取兩處試驗(yàn)區(qū)域?qū)λ惴ㄟM(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明:區(qū)域內(nèi)建筑物點(diǎn)云均能準(zhǔn)確被分割識(shí)別,建筑物邊界提取準(zhǔn)確度分別為87.8%與92.3%,說(shuō)明本文提出的方法對(duì)于傾斜攝影測(cè)量建筑物識(shí)別和邊界提取的適用性較強(qiáng)。
作者簡(jiǎn)介
作者簡(jiǎn)介：劉禹麒(1980—),男,碩士,高級(jí)工程師,研究方向?yàn)閿z影測(cè)量、三維建模及應(yīng)用等。E-mail:lyq657@126.com
通信作者：陳定安。E-mail:chantingon@mail.sysu.edu.cn
初審：楊瑞芳
復(fù)審：宋啟凡
終審：金 君
資訊
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