一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓和角點的方法
2023-09-16 18:48:10 2
專利名稱：一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓和角點的方法
技術領域：
本發明涉及一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓和角點的方法。
背景技術：
目前，雷射雷達技術發展迅速，雷射雷達大家庭迎來了航空雷射雷達、地面雷射雷達、車載雷射雷達、室內雷射雷達。不同平臺的雷射雷達性能各不相同，應用範圍也不同，然而另一方面他們也是互相補充的。伴隨著雷射雷達技術的不斷進步，多種平臺雷射雷達的融合處理已經逐漸成為一種趨勢，其中航空和地面LiDAR數據的集成尤為顯著。航空雷射雷達具有較大的掃描範圍，能夠獲取物體頂部信息，然而點雲條帶現象明顯，地物側面信息缺失；地面雷射雷達能夠獲取地物詳盡的側面信息，掃描精度也極高，然而掃描範圍有限，頂部信息也難以獲得。近年來，兩者的集成應用涉及地形製圖、地質勘探、森林研究、水文研究、以及虛擬實境等。建築輪廓數據在房地產工業、城市規劃、洪水管理以及許多其他應用中都有著重要作用。與此同時在虛擬城市的構建中，房屋建築輪廓的提取也是一個重要並且困難的步驟。一直以來建築輪廓的提取主要是從航空數據中出發，包括航空遙感影像與航空雷射雷達，出現了一系列的技術手段。但無論怎麼處理，受限於航空數據的平臺與觀測目標的距離，其精度有限，難以滿足日益增長的對數據精度的要求。地面雷射雷達近距離地以平視或仰視的角度獲取地物信息，掃描精度可以達到毫米級，精度極高，能夠為建築輪廓提取提供更為可靠的數據源，然而目前從地面雷射雷達數據出發提取建築輪廓及其衍生角點的提取，研究還很少。地面LiDAR數據輪廓提取方法還比較少。2004年,Wang和Tseng在《parameters》中撰文「Lidar data segmentation and classification based on octree structure，，，提出了一種八叉樹分割合併算法能夠將LiDAR點雲聚類為各個面，然而該方法生長過程中依賴於初始種子區域的選擇，不同的種子區域直接影響到最終聚類結果。2007年，Bohm 等人在《ISPRS Workshop Laser scanning 2005》會議論文集中撰文「Efficientintegration of aerial and terrestrial laser data for virtual city modelingusing lasermaps」對點雲數據構建了不規則三角網，根據三角網高程確定屋頂面片和地面面片，進而確定各面片邊緣，算法採用TIN確定邊緣，誤差和計算量都較大。目前使用較多的方法為格網密度法，該方法將三維點雲投影至規則格網內，統計格網內的點數進行建築輪廓的提取。格網密度方法簡單、快速，但是格網密度閾值的確定直接關係到建築輪廓提取的完整度，如何準確自動地確定建築輪廓篩選的格網密度閾值，相關研究很少涉及。
發明內容
本發明要解決技術問題是克服現有技術缺點，提出一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓和角點的方法，該方法以現有的格網密度方法為基礎，能夠自動準確地確定格網密度篩選閾值，從而提取較為準確的建築輪廓，並且在此基礎上提出一種輪廓延伸密度方法，能夠有效恢復建築物的輪廓，使得提取的輪廓更為完整準確。為了解決上述技術問題，本發明提出的技術方案是一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓的方法，包括如下步驟Ia)地面LiDAR點雲投影至XY平面——將地面LiDAR點雲投影至三維坐標系的XY平面，並保留各個點的X、Y、Z屬性；Ib)提取粗略輪廓格網——在所述XY平面內構建lm*lm的粗略格網，計算每個粗略格網中LiDAR投影點的數量，即得到該粗略格網的格網密度，根據建築物邊緣輪廓處的粗略格網密度閾值對所述粗略格網進行篩選，保留格網密度大於所述粗略格網密度閾值的粗略格網，得到粗略輪廓格網；Ic)提取精確輪廓格網——在粗略輪廓格網中構建0.2m*0. 2m的精細格網，計算 精細格網內LiDAR投影點的數量即得到精細格網的格網密度，根據建築物邊緣輪廓處的精細格網密度閾值對所述精細格網進行篩選，保留格網密度大於所述精細格網密度閾值的精細格網，得到精確輪廓格網；Id)格網高差篩選——遍歷所有精確輪廓格網，如果精確輪廓格網內的最高LiDAR點和最低LiDAR點的高差大於相應實驗區建築最低高程則保留該精確輪廓格網，否則剔除；Ie)獲取輪廓線段一對篩選後的精確輪廓格網使用Hough變換得到二維矢量輪廓線段；If) 二維輪廓轉化為三維輪廓——尋找步驟Ie)中獲得的二維矢量輪廓線段周邊Im範圍內格網，將尋找到的所有格網內LiDAR點最大高程的平均值作為二維矢量輪廓線段的高程，將二維矢量輪廓線段變換為三維建築物輪廓線段。本發明使用理論估計法方法確定步驟Ib)和Ic)中的格網密度閾值假設0點為儀器中心點，A點為水平垂直於儀器的牆面點，掃描儀對準A點時的角度為0°，B點為格網靠近儀器一側，C點為格網遠離儀器一側，D點為B點豎直方向上牆面最高點，設OA = Dv, CO = Dm,水平方向格網的邊長為Dy建築高Hk，儀器高凡，在A點處水平向相鄰兩LiDAR點的間距為Dk，則格網密度計算步驟如下2a)計算水平方向格網內LiDAR點的列數，記a為掃描儀每次旋轉角
I),,、
度的一半，a = arctan(^-);記格網中水平方向上最靠近於B點的角度為3，
a1.ctan(('//)「 _D1 _/.)「)//)7')_(X夕= (2* -C±L-^2^ +3)*a，則線段 BC 上 LiDAR 點數為
^ = [arCCOS(^ ZD「卜I +1，則水平方向格網內LiDAR點的列數為Nral ；
CC2b)計算每一列LiDAR點的數量，第i列LiDAR點的數量為
「 ， Hb-Hl 、 I「…Hl、 I
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「00171 Ni =1)y++})y /cos(/ +/*2*flr) +3.
L」r\ Str\ St，
7 * /y7 * /y
2c)將每列LiDAR點數量相加得到格網處LiDAR點總數iV = AfiV:，網格密度閾值
I=I
threshod = rate*N,其中參數rate為描述牆面凹凸、窗戶多少的閾值,牆面凹凸越多、窗戶越多，則該參數越小，rate的取值範圍為0. 2_1。為了能夠達到完好的建築物輪廓，有利於更準確的提取建築物角點，本發明在步驟If)完成後，利用輪廓延伸密度方法進行建築物輪廓的恢復，具體步驟如下3a)對三維建築物輪廓線段構建半徑為Im的建緩衝區，建緩衝區內LiDAR點數量除以緩衝區體積獲得原有輪廓LiDAR點密度；3b)沿輪廓線段方向以單位距離為延伸步長構建半徑為Im的緩衝區，緩衝區內LiDAR點數量除以相應緩衝區體積獲得待延伸方向的LiDAR點密度，所述單位距離的取值範圍為0. 1-0. 3m ；3c)若待延伸方向的LiDAR點密度與原有輪廓LiDAR點密度的差異小於20%，則該輪廓沿輪廓線段方向延伸單位距離並重複步驟3b);否則停止延伸，結束對建築物輪廓的恢復，形成完整的建築物輪廓。建築物輪廓經過恢復後，便可得到完整的輪廓，有利於建築物角點的提取。本發明提供的從地面LiDAR數據中提取建築物角點的方法，步驟如下4a)利用上述方法獲取完整的建築物輪廓；4b)將完整的建築物輪廓投影到三維坐標系的XY平面內尋找二維相交點；4c)如果任兩條構成相交點的輪廓的高程差小於lm，則判定兩條輪廓在實際的三維空間中相交，兩條輪廓的相交點為一個建築物角點，並將所述兩條輪廓的高程均值作為·該建築物角點的高程。本發明的有益效果是1)本發明使用一種分層次格網密度方法提取地面LiDAR數據的建築物輪廓，並使用理論估計的方法對格網密度閾值進行確定，能夠從地面LiDAR數據中提取準確的建築物輪廓線段，從而提取高精度的地面角點；2)本發明使用輪廓密度延伸的方法對提取的建築輪廓進行恢復，能夠將不完整的輪廓恢復成較為完整的輪廓，提高了提取輪廓的準確性；3)在提取輪廓的基礎上，根據二維相交和三維距離的關係能夠有效確定地面角點，為相關應用服務；4)實現了地面LiDAR數據的建築物輪廓和建築物角點高精度自動提取，提高了數據處理效率，為後續相關數據服務提供了可靠保障。
下面結合附圖對本發明作進一步的說明。圖1為本發明實施例中地面LiDAR數據示意圖。圖2為地面LiDAR數據的粗略格網示意圖。圖3為圖2提取的建築物粗略輪廓格網示意圖。圖4為圖3中提取的建築物精細輪廓格網示意圖。圖5為經高程篩選後得到的建築物精細輪廓格網示意圖。圖6為圖5中提取二維輪廓線段示意圖。圖7為對圖5中二維輪廓線段賦予高程後的三維輪廓線段示意圖。圖8為輪廓延伸密度示意圖。
圖9為恢復後的三維輪廓示意圖。圖10為從圖9中獲得的建築物角點示意圖。圖11為格網密度閾值計算示意圖。
具體實施例方式本實施例的地面LiDAR數據如圖1所示。該數據Leica ScanStation2分9站掃描獲得，LiDAR點總數約3000萬，地面LiDAR點解析度為IOOm遠處20cm —個點。本實施例的從如圖1地面LiDAR數據中提取建築物輪廓的方法，包括如下步驟Ia)地面LiDAR點雲投影至XY平面——將地面LiDAR點雲投影至三維坐標系的XY平面，並保留各個點的X、Y、Z屬性。Ib)提取粗略輪廓格網——在所述XY平面內構建lm*lm的粗略格網(見圖2)，計算每個粗略格網中LiDAR投影點的數量，即得到該粗略格網的格網密度，根據建築物邊緣輪廓處的粗略格網密度閾值對所述粗略格網進行篩選，保留格網密度大於所述粗略格網密度閾值的粗略格網，得到粗略輪廓格網。本發明使用理論估計的方法計算牆面篩選密度閾值(粗略格網密度閾值)，本例中，掃描的最小樓高為20m,最小水平距離為8m,儀器高為1. 5m,建築距離測站最遠距離約32m，掃描精度為IOOm遠處20cm—個點，考慮到牆面窗戶較多，設置閾值縮放比率為0. 5，對於lm*lm的格網，經過理論估計後得到粗略格網密度閾值為1100，即格網密度大於1100的所有格網都為粗略輪廓格網。本例提取的粗略輪廓格網見圖3。Ic)提取精確輪廓格網——在粗略輪廓格網中構建0.2m*0. 2m的精細格網，計算精細格網內LiDAR投影點的數量即得到精細格網的格網密度，根據建築物邊緣輪廓處的精細格網密度閾值對所述精細格網進行篩選，保留格網密度大於所述精細格網密度閾值的精細格網，得到精確輪廓格網。本實施例在提取得到的lm*lm的輪廓格網內，構建0. 2m*0. 2m的精細格網，使用理論估計的方法計算得到精細格網密度閾值為550，篩選後得到的精確輪廓格網見圖4。Id)格網高差篩選——遍歷所有精確輪廓格網，如果精確輪廓格網內的最高LiDAR點和最低LiDAR點的高差大於相應實驗區建築最低高程則保留該精確輪廓格網，否則剔除。本例中實驗區建築最低高程為10m，經高程刪選後的精確輪廓格網如圖5所示。Ie)獲取輪廓線段一對篩選後的精確輪廓格網使用Hough變換得到二維矢量輪廓線段。考慮到大尺度的Hough變換有助於獲取比較完整的線段；而小尺度的Hough變換有助於獲取比較零碎的線段；因此本實施例分兩個尺度對輪廓區域進行Hough變換，首先對完整的精確輪廓格網進行Hough變換,然後將精確輪廓格網分為16個小塊分別進行Hough變換，最後將各個結果拼接融合，得到矢量地面輪廓，其結果如圖6所示。經過該這樣的變換處理後，輪廓提取效果更好。If) 二維輪廓轉化為三維輪廓——尋找步驟Ie)中獲得的二維矢量輪廓線段周邊Im範圍內格網，將尋找到的所有格網內LiDAR點最大高程的平均值作為二維矢量輪廓線段的高程，將二維矢量輪廓線段變換為三維建築物輪廓線段。如圖7所示，為賦予高程後的輪廓線段(三維輪廓)。為了能夠達到完好的建築物輪廓，有利於更準確的提取建築物角點，本實施例在步驟If)完成後，利用輪廓延伸密度方法進行建築物輪廓的恢復，具體步驟如下3a)對三維建築物輪廓線段構建半徑為Im的建緩衝區，建緩衝區內LiDAR點數量除以緩衝區體積獲得原有輪廓LiDAR點密度；3b)如圖8所示，沿輪廓線段方向以單位距離(Space)為延伸步長構建半徑為Im的緩衝區，緩衝區內LiDAR點數量除以相應緩衝區體積獲得待延伸方向的LiDAR點密度，本例中單位距離的取0. 2m ;延伸的單位距離越小，精度越高。3c)若待延伸方向的LiDAR點密度與原有輪廓LiDAR點密度的差異小於20%，則該輪廓沿輪廓線段方向延伸單位距離並重複步驟3b);否則停止延伸，結束對建築物輪廓的恢復，形成完整的建築物輪廓。恢復後的三維輪廓見圖9，共有30條輪廓線段。
本實施例在上述步驟Ib)和Ic)中，使用理論估計的方法計算格網密度閾值，如圖11所示，假設0點為儀器中心點，A點為水平垂直於儀器的牆面點，掃描儀對準A點時的角度為0°，B點為格網靠近儀器一側，C點為格網遠離儀器一側，D點為B點豎直方向上牆面最高點，牆面上的圓點為儀器掃描獲得的LiDAR點，從圖中可見，LiDAR點在牆面上呈現陣列式分布，由於掃描儀每次旋轉的角度是固定的，因此離掃描儀越近的牆面上LiDAR點分布越密，相反的，離掃描儀越遠的牆面上LiDAR點分布越疏，設OA = Dv, CO = DM，水平方向格網的邊長為De，建築高Hb，儀器高凡，在A點處水平向相鄰兩LiDAR點的間距為Dk，則格網密度閾值的具體計算方法如下2a)計算水平方向格網內LiDAR點的列數，記a為掃描儀每次旋轉角
.、
度的一半， = arctan(^-);記格網中水平方向上最靠近於B點的角度為3，n arctan((J/)r, -Dl-H )'Dr)-a
A = (2* - V w~^ +3):^ 貝丨J 線段 BC 上 LiDAR 點數為
2*a
Ncol = arCC0S(vrM"^^] + l，則水平方向格網內LiDAR點的列數為Nral ；
L 2^a J2b)計算每一列LiDAR點的數量，第i列LiDAR點的數量為
- f Hn-H1 、 I「 fHf,
arctan-a arctan-a時=_7)r/cos(/ + /^2^)_ + _7.)t./coS(/ + /^2^)_ +3.
rw2*a2*a52c)將每列LiDAR點數量相加得到格網處LiDAR點總數N N'rm.，網格密度閾
仁I
值threshod = rate*N,其中參數rate的取值範圍為0. 2-1,該參數取值與牆面凹凸情況與窗戶多少有關，牆面凹凸越多、窗戶越多，取值越小，牆面平滑、窗戶越少取值越大，當牆面平滑不含有窗戶時，參數rate取1，當牆面凹凸起伏含有極大量窗戶時rate取0. 2，在本例中，rate 取 0. 5。上述步驟的格網密度閾值推導過程如下如圖11所示，A點為水平垂直於儀器的牆面點，掃描儀對準A點時的角度為0° ；位置E點為格網外水平方向上最靠近B點的掃描點(即E點後面的一個掃描點落入格網範圍之內)。那麼，
權利要求
1.一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓的方法，包括如下步驟Ia)地面LiDAR點雲投影至XY平面——將地面LiDAR點雲投影至三維坐標系的XY平面，並保留各個點的X、Y、Z屬性；Ib)提取粗略輪廓格網——構建lm*Im的粗略格網，計算每個粗略格網中LiDAR投影點的數量，即得到該粗略格網的格網密度，根據建築物邊緣輪廓處的粗略格網密度閾值對所述粗略格網進行篩選，保留格網密度大於所述粗略格網密度閾值的粗略格網，得到粗略輪廓格網；Ic)提取精確輪廓格網——在粗略輪廓格網中構建O. 2m*0. 2m的精細格網，計算精細格網內LiDAR投影點的數量即得到精細格網的格網密度，根據建築物邊緣輪廓處的精細格網密度閾值對所述精細格網進行篩選，保留格網密度大於所述精細格網密度閾值的精細格網，得到精確輪廓格網；Id)格網高差篩選——遍歷所有精確輪廓格網，如果精確輪廓格網內的最高LiDAR點和最低LiDAR點的高差大於相應實驗區建築最低高程則保留該精確輪廓格網，否則剔除； Ie)獲取輪廓線段——對篩選後的精確輪廓格網使用Hough變換得到二維矢量輪廓線段；If) 二維輪廓轉化為三維輪廓——尋找步驟Ie)中獲得的二維矢量輪廓線段周邊Im範圍內格網，將尋找到的所有格網內LiDAR點最大高程的平均值作為二維矢量輪廓線段的高程，將二維矢量輪廓線段變換為三維建築物輪廓線段。
2.根據權利要求1所述一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓的方法，其特徵在於 步驟Ib)和Ic)中的格網密度閾值的確定方法如下假設O點為儀器中心點，A點為水平垂直於儀器的牆面點，掃描儀對準A點時的角度為 0°，B點為格網靠近儀器一側，C點為格網遠離儀器一側，D點為B點豎直方向上牆面最高點，設OA = Dv, CO = Dm,水平方向格網的邊長為De，建築高Hb，儀器高凡，在A點處水平向相鄰兩LiDAR點的間距為Dk，則格網密度計算方法如下2a)計算水平方向格網內LiDAR點的列數，記α為掃描儀每次旋轉角度的一半，a = arcian( *):));記格網中水平方向上最靠近於B點的角度為β,
3.根據權利要求3所述一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓的方法，其特徵在於步驟If)完成後，利用輪廓延伸密度方法進行建築物輪廓的恢復，具體步驟如下 3a)對三維建築物輪廓線段構建半徑為Im的建緩衝區，建緩衝區內LiDAR點數量除以緩衝區體積獲得原有輪廓LiDAR點密度； 3b)沿輪廓線段方向以單位距離為延伸步長構建半徑為Im的緩衝區，緩衝區內LiDAR點數量除以相應緩衝區體積獲得待延伸方向的LiDAR點密度，所述單位距離的取值範圍為O.1—0. 3m ； 3c)若待延伸方向的LiDAR點密度與原有輪廓LiDAR點密度的差異小於20%，則該輪廓沿輪廓線段方向延伸單位距離並重複步驟3b);否則停止延伸，結束對建築物輪廓的恢復，形成完整的建築物輪廓。
4.一種從地面LiDAR數據中提取建築物角點的方法，步驟如下 4a)利用權利要求1的方法獲取完整的建築物輪廓； 4b)將完整的建築物輪廓投影到三維坐標系的XY平面內尋找二維相交點； 4c)如果任兩條構成相交點的輪廓的高程差小於lm，則判定兩條輪廓在實際的三維空間中相交，兩條輪廓的相交點為一個建築物角點，並將所述兩條輪廓的高程均值作為該建築物角點的高程。
全文摘要
本發明涉及一種從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓和角點的方法，首先使用分層次的格網密度方法從地面LiDAR數據中提取建築物輪廓；在此基礎上使用輪廓延伸密度方法對提取的建築物輪廓進行恢復，即得到完整的建築物輪廓；若需提取角點則將完整的建築物輪廓投影到三維坐標系的XY平面內尋找二維相交點，如果任兩條構成相交點的輪廓的高程差小於1m，則判定兩條輪廓在實際的三維空間中相交，兩條輪廓的相交點為一個地面角點，並將所述兩條輪廓的高程均值作為該地面角點的高程。本發明所用的格網密度方法、格網密度閾值的理論估計確定方法、輪廓密度延伸的方法，保證了從地面LiDAR數據中提取準確的建築物輪廓線段和高精度的地面角點；並且實現了自動化提取，大大提高了數據處理效率。
文檔編號G06F17/50GK103020342SQ20121051246
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月4日 優先權日2012年12月4日
發明者李滿春, 程亮, 童禮華, 陳焱明, 劉永學, 王結臣, 鍾禮山, 張雯, 陳小雨, 孫越凡 申請人:南京大學