基于机载LiDAR点云的建筑物三维重建

建筑物三维重建是遥感领域的一项基本任务。由于机载LiDAR点云稀疏、不完整、有噪点,传统重建方法难以从中重建出完整水密的模型。同时,建筑物模型的表面紧凑程度也限制了其应用的广泛性。针对该问题,提出了一个从LiDAR点云重建紧凑建筑物模型的网络框架。该架构包含两个模块：一是基于隐式表示的表面提取模块,该模块通过隐式神经网络从点云在提取到建筑物的基本结构信息并生成表面网格模型。一是基于结构感知的网格优化模块,该模块对模型各平面的拓扑进行改善并重建出轻量级建筑物模型。利用苏黎世建筑物数据集对所提出的框架进行了验证,与现有方法相比,该框架重建结果具有更高的精度。