CN103076612A - 一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 - Google Patents
一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103076612A CN103076612A CN2013100042438A CN201310004243A CN103076612A CN 103076612 A CN103076612 A CN 103076612A CN 2013100042438 A CN2013100042438 A CN 2013100042438A CN 201310004243 A CN201310004243 A CN 201310004243A CN 103076612 A CN103076612 A CN 103076612A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- building
- buildings
- buffer zone
- image
- laser radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法。融合不同空间特征进行建筑物测绘。整个技术方案采用数据驱动的方式，无需任何规则形状约束，能自适应不同的工作区域和任意复杂形状的建筑物，自动化程度高。能够减轻大范围建筑物测绘工作的劳动强度，提高生产效率和成果质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法，属于利用多种遥感传感器进行测绘、融合处理的技术领域。
背景技术
建筑物轮廓是重要的地理空间信息，在房地产、城市规划、灾害管理、地理信息***等领域发挥着不可或缺的作用。由于建筑物形状***、周围环境纷繁复杂，详细而精确的建筑物测绘极具挑战性，长期以来都是摄影测量与遥感领域的难点和热点问题。
航空摄影虽然能获取丰富的地理空间信息，但是除了建筑物轮廓，还有太多复杂的光谱和纹理信息，并容易受到对比度，光照、遮挡、阴影等的影响，从而造成建筑物轮廓定位困难。机载激光雷达通过具有穿透性的激光脉冲可以快速获取大范围区域的精确三维空间数据。密集的激光点云提供了详尽的高程信息。可以通过分析激光脚点的高程变化确定建筑物轮廓的位置。然而，激光脉冲是离散地打在地表的，具有很大的盲目性和不确定性，有些建筑物轮廓处可能没有采集到点，这导致直接从点云中检测的轮廓的水平精度较低。
融合这两种有着互补特征的数据源来检测建筑物轮廓被认为是一个很有前途的研究方向。但是在融合处理过程中有两个问题必须面对。一是使用什么空间特征进行融合，如何从这两种数据源中分别提取空间特征。二是如何融合这些特征形成最终完整的建筑物轮廓。目前已有的方法主要集中在相对简单和规则的情况下，缺乏能够自动适应不同复杂建筑物形状的通用方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法，充分利用两种数据源互补的特点，分别从这两种数据源中提取不同的建筑物特征，融合形成最终完整的建筑物轮廓。能够自适应任意复杂形状的建筑物。
本发明通过以下步骤的技术方案来实现：
1）使用机载激光雷达***采集目标区域的三维数据，得到原始点云数据；
2）使用航空摄影***获取步骤1）中目标区域的影像；
3）将点云与影像配准；
4）平滑影像，并获取影像梯度特征；
5）提取点云中建筑物轮廓点和邻近非建筑物点，并投影到影像空间形成建筑物轮廓点缓冲区和邻近非建筑物点缓冲区；
6）在建筑物轮廓点缓冲区和邻近非建筑物点缓冲区的重叠缓冲区内提取建筑物边缘；
7）融合点云面片特征和影像边缘特征获得完整的建筑物轮廓；
8）对轮廓进行简化，生成建筑物测绘产品。
作为本发明的进一步改进，所述步骤6）中对重叠缓冲区和非重叠缓冲区赋予不同权值以辅助影像中的边缘检测。
本发明采用了激光雷达与航空摄影相结合的技术，融合不同空间特征进行建筑物测绘。整个技术方案采用数据驱动的方式，无需任何规则形状约束，能自适应不同的工作区域和任意复杂形状的建筑物，自动化程度高。能够减轻大范围建筑物测绘工作的劳动强度，提高生产效率和成果质量。
附图说明
图1是本发明一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
实施例1
如图1所示，本发明包括以下步骤：
1）根据最终产品的要求，设定合适的参数（如扫描频率、飞行高度等），使用机载激光雷达***对目标区域进行三维空间数据采集，得到原始点云数据。
2）使用航空摄影获取相同区域的高分辨率影像。现在有些机载激光雷达***集成了航空数码相机，可在采集激光点云数据的时候同步获取航空影像。
3）使用内、外方位元素和控制点信息，基于共线方程将二维影像和三维点云精确配准。
4）将影像转换为256级灰度图，然后用高斯滤波器平滑影像，接着使用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。
5）通过点云滤波将地面点和非地面点分离，然后根据面积、形状特征从非地面点中提取建筑物点集，再根据邻域高程变化将墙面点去除、提取屋顶面片，从而确定建筑物轮廓点和邻近非建筑物点，并投影到配准好的影像上构建缓冲区。缓冲区的半径稍大于点云的平均点间距，例如若点间距是1～2米，那么可设置缓冲区半径为2米。
6）上面构建的建筑物轮廓点的缓冲区和邻近非建筑物点的缓冲区会有一部分重叠。真正的建筑物轮廓最可能位于重叠缓冲区内。据此在重叠缓冲区中对影像进行非局部最大梯度点抑制和边缘跟踪，从而得到影像中建筑物边缘。
7）使用形态学的边界提取方法自动融合点云面片特征和影像边缘特征得到完整的建筑物轮廓。首先使用形态学闭运算将屋顶面片和影像边缘合并得到一个整体A，然后使用3×3的结构元素对A进行腐蚀得到B，再通过从A中去掉B，得到完整的建筑物轮廓。
8）基于道格拉斯算法对建筑物轮廓进行简化，生成建筑物测绘产品。
实施例2
本实施例对所述第6）步中的重叠缓冲区和非重叠缓冲区赋予不同权值，能够辅助影像中的边缘检测，达到更好的检测效果。其他部分与实施例1相同。
Claims (2)
1.一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）使用机载激光雷达***采集目标区域的三维数据，得到原始点云数据；
2）使用航空摄影***获取步骤1）中目标区域的影像；
3）将点云与影像配准；
4）平滑影像，并获取影像梯度特征；
5）提取点云中建筑物轮廓点和邻近非建筑物点，并投影到影像空间形成建筑物轮廓点缓冲区和邻近非建筑物点缓冲区；
6）在建筑物轮廓点缓冲区和邻近非建筑物点缓冲区的重叠缓冲区内提取建筑物边缘；
7）融合点云面片特征和影像边缘特征获得完整的建筑物轮廓；
8）对轮廓进行简化，生成建筑物测绘产品。
2.根据权利要求1所述的一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法，其特征在于，所述步骤6）中对重叠缓冲区和非重叠缓冲区赋予不同权值以辅助影像中的边缘检测。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310004243.8A CN103076612B (zh) | 2013-01-07 | 2013-01-07 | 一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310004243.8A CN103076612B (zh) | 2013-01-07 | 2013-01-07 | 一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103076612A true CN103076612A (zh) | 2013-05-01 |
| CN103076612B CN103076612B (zh) | 2014-06-11 |
Family
ID=48153199
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310004243.8A Active CN103076612B (zh) | 2013-01-07 | 2013-01-07 | 一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103076612B (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103954970A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-07-30 | 天津市勘察院 | 一种地形要素采集方法 |
| CN106056563A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-26 | 首都师范大学 | 一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法 |
| CN106097443A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-09 | 南京林业大学 | 城市室内外一体化三维场景构建与空间自适应导航方法 |
| CN106127857A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-11-16 | 南京林业大学 | 综合数据驱动与模型驱动的机载LiDAR数据建模方法 |
| CN107204037A (zh) * | 2016-03-17 | 2017-09-26 | 中国科学院光电研究院 | 基于主被动三维成像***的三维影像生成方法 |
| CN107909645A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-13 | 青岛市光电工程技术研究院 | 建筑物视图生成方法、装置及*** |
| CN108510514A (zh) * | 2018-04-08 | 2018-09-07 | 福建师范大学 | 一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法 |
| CN109996053A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-09 | 北京当红齐天国际文化发展集团有限公司 | 一种应用于建筑物外立面的投影方法及投影*** |
| CN111198378A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-26 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 基于边界的自主探索方法和装置 |
| CN113610978A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-11-05 | 瑞祥集团(河北)科技材料有限公司 | 结合空间定位扫描测绘方案自动生成设计方法和*** |
| CN117036222A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-10 | 广东省水利水电科学研究院 | 融合多尺度极化sar图像的水体检测方法、装置及介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102147250A (zh) * | 2010-09-13 | 2011-08-10 | 天津市星际空间地理信息工程有限公司 | 一种数字线划图测图方法 |
| CN102317972A (zh) * | 2009-02-13 | 2012-01-11 | 哈里公司 | 3d点云数据对于2d电光图像数据的对准 |
-
2013
- 2013-01-07 CN CN201310004243.8A patent/CN103076612B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102317972A (zh) * | 2009-02-13 | 2012-01-11 | 哈里公司 | 3d点云数据对于2d电光图像数据的对准 |
| CN102147250A (zh) * | 2010-09-13 | 2011-08-10 | 天津市星际空间地理信息工程有限公司 | 一种数字线划图测图方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张栋: "基于LIDAR数据和航空影像的城市房屋三维重建", 《中国优秀硕士论文全文数据库》 * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103954970A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-07-30 | 天津市勘察院 | 一种地形要素采集方法 |
| CN107204037A (zh) * | 2016-03-17 | 2017-09-26 | 中国科学院光电研究院 | 基于主被动三维成像***的三维影像生成方法 |
| CN106056563A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-26 | 首都师范大学 | 一种机载激光点云数据与车载激光点云数据融合方法 |
| CN106097443B (zh) * | 2016-05-30 | 2019-02-15 | 南京林业大学 | 城市室内外一体化三维场景构建与空间自适应导航方法 |
| CN106097443A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-09 | 南京林业大学 | 城市室内外一体化三维场景构建与空间自适应导航方法 |
| CN106127857A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-11-16 | 南京林业大学 | 综合数据驱动与模型驱动的机载LiDAR数据建模方法 |
| CN106127857B (zh) * | 2016-06-24 | 2018-11-16 | 南京林业大学 | 综合数据驱动与模型驱动的机载LiDAR数据建模方法 |
| CN107909645A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-13 | 青岛市光电工程技术研究院 | 建筑物视图生成方法、装置及*** |
| CN108510514A (zh) * | 2018-04-08 | 2018-09-07 | 福建师范大学 | 一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法 |
| CN108510514B (zh) * | 2018-04-08 | 2021-06-01 | 福建师范大学 | 一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法 |
| CN109996053A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-09 | 北京当红齐天国际文化发展集团有限公司 | 一种应用于建筑物外立面的投影方法及投影*** |
| CN111198378A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-26 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 基于边界的自主探索方法和装置 |
| CN111198378B (zh) * | 2019-12-27 | 2022-06-28 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 基于边界的自主探索方法和装置 |
| CN113610978A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-11-05 | 瑞祥集团(河北)科技材料有限公司 | 结合空间定位扫描测绘方案自动生成设计方法和*** |
| CN117036222A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-10 | 广东省水利水电科学研究院 | 融合多尺度极化sar图像的水体检测方法、装置及介质 |
| CN117036222B (zh) * | 2023-08-18 | 2024-04-19 | 广东省水利水电科学研究院 | 融合多尺度极化sar图像的水体检测方法、装置及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103076612B (zh) | 2014-06-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103076612B (zh) | 一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 | |
| CN110221311B (zh) | 基于tls和uav自动化提取高郁闭林分树高的方法 | |
| CN102074047B (zh) | 一种高精细城市三维建模方法 | |
| CN104374376B (zh) | 一种车载三维测量***装置及其应用 | |
| CN102147250B (zh) | 一种数字线划图测图方法 | |
| CN106584451B (zh) | 一种基于视觉导航的变电站自动构图机器人及方法 | |
| CN102768022B (zh) | 采用数码照相技术的隧道围岩变形检测方法 | |
| CN105157609A (zh) | 基于两组相机的大型零件全局形貌测量方法 | |
| CN111444872B (zh) | 一种丹霞地貌参数测量方法 | |
| CN104484668A (zh) | 一种无人机多重叠遥感影像的建筑物轮廓线提取方法 | |
| CN101915570B (zh) | 一种基于灭点的地面移动测量影像线段自动提取分类方法 | |
| Gruen et al. | Joint processing of UAV imagery and terrestrial mobile mapping system data for very high resolution city modeling | |
| CN104050715A (zh) | 输电线路及走廊的高精度三维重建方法 | |
| CN101976467A (zh) | 一种集成机载lidar和车载移动激光扫描技术的高精细三维城市场景构建方法 | |
| Anders et al. | High-res digital surface modeling using fixed-wing UAV-based photogrammetry | |
| Raval et al. | A preliminary investigation of mobile mapping technology for underground mining | |
| CN107796370B (zh) | 用于获取转换参数的方法、装置及移动测图*** | |
| CN106683132A (zh) | 一种高精细城市三维建模方法 | |
| CN103035006A (zh) | 一种LiDAR辅助下基于LEGION的高分辨率航空影像分割方法 | |
| Lai et al. | The territory-wide airborne light detection and ranging survey for the Hong Kong Special Administrative Region | |
| CN109544607A (zh) | 一种基于道路标志线的点云数据配准方法 | |
| CN115877400A (zh) | 基于雷达与视觉融合的巷道顶板支护钢带钻孔定位方法 | |
| Kerle et al. | Urban structural damage assessment with oblique UAV imagery, object-based image analysis and semantic reasoning | |
| Yang et al. | Airborne LiDAR and photogrammetric point cloud fusion for extraction of urban tree metrics according to street network segmentation | |
| CN103268632A (zh) | 一种机载激光雷达扫描生成地形信息的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20130501 Assignee: Nanjing Ubiquitous Technology Co.,Ltd. Assignor: HOHAI University Contract record no.: X2021980000206 Denomination of invention: A method of building surveying and mapping based on lidar and aerial photography Granted publication date: 20140611 License type: Common License Record date: 20210111 |