装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法

提取建筑物线性特征时，由于未对采集到的建筑物点云数据预处理，导致最终提取的建筑物线性特征存在完整度差、提取正确率低的问题，对此，提出装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法。通过内设激光测距系统获取建筑物在三维向量的有效数据，采用非接触式几何支撑系统建立基于有效数据的空间向量模型，将该模型输入三维激光扫描仪的目标物体表面校正系统中，获取到建筑物的整体点云数据。利用Otsu目标检测法对获取的整体点云数据进行优化处理，采用改进IFFT算法建立基于优化数据的物像空间位姿表征模型，利用连续投影算法提取网格内部特征点并连接成线，完成建筑物点云数据线性特征的提取。实验结果表明，所提方法的装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取清晰度高、完整度好，且建筑物线性特征的提取正确率最高可达100%，说明该方法具有实用性。     

基于LIDAR数据的建筑三维重建

为了实现数字城市中三维建筑场景的快速建模,针对平顶建筑,采用"Alpha shapes算法"提取建筑轮廓线,进一步概括和规则化后,结合屋顶高度可快速实现平顶建筑三维模型的自动重建;针对非平顶建筑,采用"基于法向量聚类分析的屋顶提取方法"和相应的屋顶规则化策略,实现了几种常见规则屋顶的建筑模型三维重建。实践结果表明:本文算法方法精度可靠,简洁高效,具有一定自适应性,非常适用于LIDAR数据提取城市典型建筑的三维模型。     

顾及树木的城市三维建模及其在太阳能潜力评价中的应用

城市高大建筑与树木的阴影会影响周围相对低矮建筑能接受到的实际太阳直射辐射能的大小,建筑与树木的精确三维建模与描述是建筑物尺度太阳能资源潜力评价的难点之一.基于LiDAR点云数据和QuickBird影像数据,对城市地区的建筑物和树木进行了三维建模;再借助改进的容斥原理计算某时刻树木和建筑物的阴影面积;利用遥感手段反演逐时地表太阳辐照度;结合反演结果及光照面积,计算建筑物屋顶和墙面最终可获得的太阳辐射能;以南京市某建筑群为例,对所提出方法进行了应用.结果表明,本文提出的三维建模与阴影遮挡计算方法可较好地反应某建筑所能接受到的太阳辐射能.该结果可为太阳能相关设备的选择、安放以及建筑物能耗测算提供基础数据支持.     

改进的八邻域搜索提取建筑物立体特征方法

针对目前常用的八邻域搜索方法在提取具有斜面屋顶的建筑物3D特征精度不高问题,设定较小的高程差阈值,利用八邻域搜索方法提取建筑物,提高算法对建筑物的提取的正确率;利用待判断点周围4个方向的梯度差分完成对地物点云的二次提取,提高建筑物提取的完整率;用连通域内点的个数表示实际场景中的面积大小,设定合理阈值,可以剔除植被面片和其他地物面片。实验结果表明,改进后的方法明显提高了从混合点云中提取建筑物的正确率和完整率,提高了算法对坡度较大的斜面屋顶3D特征提取的适应性。     

高精度曲面建模与误差分析

以曲面论为理论基础,运用格点生成方法和网格计算技术,建立了一个高精度曲面模型(HPSM).通过比较新建模型HPSM与传统模型TIN对z=2sin(πx)·sin(πy) 1标准曲面的模拟结果发现:HPSM模拟得到的曲面和等高线与实际情况基本吻合;而TIN模型的模拟结果与标准曲面相比有较大的差异,模拟曲面出现了棱角、峰值被削平等不合理现象,等高线图的中心部分本应该近似于同心圆,而TIN模型的模拟结果却是棱形或者其他形状的多边形.误差分析结果表明:对各种计算步长和采样间距,HPSM的绝对误差和相对误差都远小于TIN;而且随着计算步长和采样间距的增加,HPSM误差的增长速度远低于TIN误差的增长速度.HPSM的应用和发展将改进计算机辅助设计系统、解决地理信息系统(GIS)面临的多维功能和尺度转换问题.     

机载激光扫描中复杂建筑物轮廓线平差提取模型

建筑物轮廓线提取与规则化是房屋3维重建等处理中的重要步骤,目前大多方法面向多边形规则建筑物轮廓线的提取,而无法适用于包含圆弧轮廓线的不规则建筑物轮廓线提取.针对城市中这一类复杂不规则建筑物,提出一种结构化提取特征点的方法,并判断特征点的属性,对直角处的特征点进行条件平差,优化特征点的位置,而对圆弧处的特征点之间的边界点分段拟合圆弧,以得到平滑的符合实际情况的轮廓线.该方法可有效提取包含圆弧的建筑物轮廓线,最后通过上海陆家嘴地区的建筑物LiDAR(机械激光扫描)数据验证该方法的可行性和提取精度.     

基于高光谱线性混合光谱分解识别人工地物

城市下垫面包含多种不同年代、材料和成分的人工建筑物,其光谱多样性远远超过自然环境.利用高光谱遥感数据的丰富光谱信息,可以弥补传统遥感数据源(如航片、多光谱遥感数据等)在区分城市地物所需光谱分辨率等相关信息上的不足.从光谱分析与光谱匹配技术出发对城市地物和人工目标进行精细分类,可提供城市规划、环境监测、城市变迁乃至相关社会经济等方面的信息.本研究基于Hyperion高光谱遥感数据,以广州市区为试验区,尝试用手动提取终端像元,首先对水体与植被做分层掩膜,尽可能消除其在求取参考波谱与影像波谱角度过程中的影响;继而参考约翰-霍普金斯大学提供的标准光谱库的人工建筑物波谱,对光谱角度制图方法所产生的规则影像进行密度分割,获取与参考光谱夹角最小的端元准确位置,再通过高空间分辨率影像Quick Bird数据对其进行准实地验证,尽可能提"纯"并获取相应地物影像端元;最后,应用线性光谱分解模型提取出广州市区地表物质的丰度,由丰度图设定阈值生成地物分类图.结果表明:星载高光谱数据可识别出都市人工地物中的水泥混凝土、铺路混凝土、粘土瓦屋顶、较老建筑屋顶、裸土、高反射率未知物(玻璃、金属等)、低反射率未知物(阴影)、林地、草地与水体等,其总体精度为76.2099%,Kappa系数为0.7258.     

利用单类分类方法提取全极化雷达影像中的建筑物

建筑物是人类赖以生存的基本场所,为人类的各种活动提供容纳空间,建筑物分布信息是当代社会非常重要的信息资源。本文引入单类分类方法,对城市建筑物进行识别提取。文章介绍了基于最小超球支持向量机的单类分类方法,并提取一景全极化SAR影像的多种极化特征,利用该方法进行了建筑物提取实验,结果表明单类分类方法能够融合多种特征快速提取建筑物,且能保证一定的提取精度。     

单幅图像重构中的灭点计算

从射影几何的角度，提出了一种灭点计算方法，即将齐次坐标的向量运算特性应用到交点拟合中，利用最小二乘法整体平差，较精确地提取空间平行线在平面透视图中的交点。给出了两组实验结果，一组为标准测量块，另一组为大型建筑物。实验结果表明，此方法数据稳定，耗时少，可以作为交点拟合的理想算法。     

针对LIDAR点云中的地面点与非地面点的分离

提出一种基于坡度的伪扫描线点云数据滤波算法.该算法可以避免滤波前的预处理过程,且能够保证每条伪扫描线首个判断点的属性为地面点.此外,通过移动窗口曲面拟合滤波方法再次进行调整,以避免同一地形在两相邻伪扫描线间可能存在的不吻合.实验验证了组合算法的有效性.     

基于LiDAR点云的建筑物检测方法研究

提出了一种基于三角面元的LiDAR数据建筑物检测方法.首先对点云数据构建不规则三角网,然后根据三角面元的特征信息对其进行分类,接着利用面元之间的邻接关系对其进行聚类,最后对聚类点云进行跟踪得到建筑物的轮廓.以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的城区LiDAR点云为实验数据进行建筑物检测试验.与以点云或分割块为处理基元的检测方法相比,该方法能够更加准确地提取建筑物轮廓,正确率可达96%,完整率可达85%.     

综合不规则三角网和区域生长的建筑物提取方法

应用激光雷达探测技术(LiDAR)进行建筑物提取其效率一直是工程应用的关键,针对现有先滤波后提取建筑物一类方法效率低下的问题,提出一种综合不规则三角网和区域生长的从原始机载激光雷达数据中直接提取建筑物的方法。首先利用原始点云数据建立不规则三角网,利用三角网中突起物边缘点所在三角形的法向量、边长及高程特征,提取突起物边缘点;然后以提取出的边缘点为种子点,根据三角网连接关系进行区域生长,提取突起物点集合;最后删除集合中点数量较少的非建筑物点集,得到建筑物点集。该方法可直接从原始点云数据中提取出不同建筑物的点集,无需经过滤波操作。通过仿真实验证明该方法在保证建筑物提取准确度的情况下效率有明显提高并且具有一定的适用性。     

超高压输电线路附近民用建筑物区域电场数值模拟

传统方法模拟电荷位置及个数的选择对计算结果产生直接影响,仅可进行定性分析,不能有效实现电场数值模拟。提出一种新的基于ANSYS的超高压输电线路附近民用建筑物区域电场数值模拟方法。在ANSYS环境下确定不同单元的种类、材料等,按照实际研究对象构造输电导线与民用建筑物的计算模型,计算超高压输电线路附近民用建筑物区域电场值。研究民用建筑物高度对电场的影响,完成超高压输电线路附近民用建筑物房屋电场数值模拟、棱边倒角前后民用建筑区域电场数值模拟。结果表明:超高压输电线路附近民用建筑物不应过高;超高压输电线路附近民用建筑物棱角电场畸变较棱边更大,屋顶室内与阳台的电场屏蔽效果更加显著;对建筑物棱边进行倒角处理无法优化周围区域电场环境。     

基于数据拟合的宽带频谱窄带干扰提取方法

有效提取宽带频谱中窄带信号,统计和分析电波环境频谱中干扰信号特征,能为射电天文台站干扰源查找及干扰缓解策略提供重要支持。提出一种基于数据拟合的窄带干扰提取方法。首先,介绍了接收机中频频谱数据获取方法。基于中频频谱特征,采用多项式曲线、正弦曲线、高斯曲线对频谱数据进行拟合,分析了三种曲线拟合的残差平方和和相关系数,选用7级高斯曲线作为中频频谱的拟合曲线,基于拟合曲线设定干扰阈值,依据拟合曲线残差,提取宽带频谱中干扰信号;另外,采用7级高斯曲线对典型方向的8组频谱数据进行拟合处理及干扰信号提取,并对拟合结果的残差平方和和相关系数进行分析,验证了干扰提取方法的有效性。     

基于L1中值骨架提取的植物茎干补全研究

【目的】植物的可视化技术是数字林业研究的重要组成部分。针对植物进行三维点云重建时茎干部分容易缺失的问题,基于拓扑连接的缺失部分位置判断及L1中值骨架提取提出一种茎干补全方法,为实现植物可视化提供技术支撑。【方法】依据概率图模型及最小生成树确定点云簇之间的拓扑连接情况,判断缺失部位所在位置。提出了一种基于搜索的待拟合点点集确定方法,使用基于 L1 中值的局部迭代方法提取茎干点云骨架,并对骨架点集进行排序,确定缺失部分待拟合点。最终使用Bezier曲线拟合缺失部分茎干轴线并使用三维参数圆补全缺失部分点云。【结果】对于叶片与茎干缺失分离的植物点云,茎干补全方法可以真实且有效地对其进行补全,拟合结果整体平滑且具有一定的实际物理意义。【结论】通过三维扫描得到的不完整点云在补全后,能在一定程度上弥补扫描的缺陷,构建出完整且逼真的植物三维点云模型,使其能够更加有效地应用于植物的三维可视化建模。     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

基于卫星遥感的输电沿线建筑物变化检测

准确、快速地实现建筑物变化检测对识别输电沿线隐患区具有重要的意义。随着卫星遥感技术的不断发展和进步,基于高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测已成为研究热点。提出了一种融合阴影、建筑物指数、纹理、形状等特征的高斯概率模型实现像元级的建筑物初提取,在此基础上,结合多尺度分割结果实现对象级的建筑物变化检测,最后,将前后两时相对象级的建筑物提取结果进行空间叠加分析,并将叠加结果划分为建筑物新增、建筑物拆迁和建筑物改建三类。本文在研究区和验证区分别采用不同分辨率的遥感影像进行实验和验证,结果表明,该方法在不同尺度和影像分辨率下的建筑物变化检测均取得了实际效果和检测精度,可为输电沿线建筑物变化检测提供良好的技术支持。     

基于红外光谱的空间点目标红外特征提取方法

根据空间点目标红外辐射光谱的特点,提出了一种新的基于双波段红外光谱数据的目标红外特征提取反演算法,对算法的有效性进行了分析,并对最大迭代次数、误差范围和缩放系数等影响算法计算效率与精度的主要参数的选取与设置问题进行了讨论.在此基础上,针对具有不同光谱特征的残余杂散辐射,分析了残余杂散辐射对目标-背景辐射对比度及目标红外特征提取精度的影响.研究结果表明,论文提出的反演算法能够有效地提取不同温度目标的红外特征信息,且计算速度快、耗时短;残余杂散辐射将对目标有效辐射面积和温度的提取精度产生一定的影响,但对目标温度提取精度的影响相对要小一些.     

基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法

提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法。用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面, 将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加, 采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物。以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据, 对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度。结果表明, 综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高, 其中Kappa系数提高15.11%。此外, 该方法提取结果的Kappa系数比两时相直接分类方法提高1.78%, 比分类后比较方法提高25.15%, 验证了所提方法的有效性。所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据, 并可以度量不同特征对分类结果的重要性。