[发明专利]基于背包式三维激光点云数据的建筑物轮廓线提取方法

说明书

本发明提供一种基于背包式三维激光点云数据的建筑物轮廓线自动提取方法，具体包括以下步骤：点云数据切片、点云数据去噪、局部直线拟合、直线数据分类、全局直线拟合、全局轮廓线构造、局部数据特征点搜索和全局轮廓线与局部特征点融合，本发明中采用背包三维激光扫描系统可在人员能通过的地方进行数据获取，作业方式更为灵活且获取的数据更完整，工作效率较高且成本较低；采用kd树对点云数据逐点进行邻域搜索、主成分分析法和模糊C均值算法，实现了建筑物轮廓高精度自动提取；利用单位特征向量准确拟合出局部直线的斜率；基于拟合直线与X轴的夹角数据进行聚类能够实现不同斜率直线数据的精确分类。

技术领域

本发明涉及地理信息技术领域，具体是涉及一种基于背包式三维激光点云数据的建筑物轮廓线提取方法。

背景技术

随着“数字城市”等概念的逐渐深入，城市空间信息已经成为了当今社会中不可或缺的重要资源，建筑物作为城市最重要的组成部分，基于遥感数据中实现建筑物及其轮廓线的高精度快速提取，将为“数字城市”提供重要的基础数据，同时也是一个目前研究领域的难点之一。

测绘行业测量建筑物轮廓线时采用的方法主要有导线测量、三角测量等，测量过程中需要布设控制点和逐点测量轮廓线特征点，然后利用绘图软件手动绘图，最终获取建筑物轮廓线划图，这种方法工作效率和自动化程度较低。随着遥感技术的快速发展，人们逐渐采用摄影测量和机载激光技术实现建筑物轮廓线的自动提取，但是摄影测量必然会面临诸如图像亮度剧烈变化、阴影、透视失真等问题，从而增大轮廓线提取的难度，降低提取轮廓线的精度。三维激光扫描技术几乎不存在上述问题，但是机载三维激光扫描技术获取的点云数据密度较低，一平米内只有几个点，无法获取轮廓线的细节尺度信息，并且目前使用的机载激光雷达载具多为有人机，成本较高不利于推广。现有专利CN106056614A公开了一种地面激光点云数据的建筑物分割与轮廓线提取方法，包括对点云进行竖直投影、生成二维灰度图像、利用Otsu算法分割建筑物点云、主成分分析、最佳邻域计算、轮廓线提取等6个步骤；该发明实现了从原始点云中快速、准确地分割出建筑物点云，并且全自动地完成建筑物轮廓线点云的提取。现有专利CN107767382B公开了一种静态三维地图建筑物轮廓线的自动提取方法及系统，涉及地理信息技术领域，该发明根据地图分辨率分块加载三维模型、帧缓存大小，采用深度缓冲区分割算法，获取单个建筑物对象的颜色缓冲区，利用Canny算子对其进行边缘检测，然后进行边缘处理和直线段之间的连接，再基于图论以线段作为顶点，线段的连接概率作为弧的权值，通过知觉组织方法对线段进行编组，提取建筑物模型的轮廓，该发明能从任意视角可靠、迅速地自动提取静态三维地图中建筑物轮廓。

随着卫星导航定位、惯性导航、激光扫描、近景摄像等多传感器集成技术与同步定位与制图(SLAM)技术的快速发展，背包式移动三维激光扫描系统应运而生。作为目前最热门的测绘新技术，设备通过人员背载进行数据扫描，人员可通过的地方都可进行数据采集，采集过程快速、便捷、低成本，为建筑物轮廓线的自动提取提供了全新的解决方案。背包式移动三维激光扫描系统作为一种新兴的测绘设备，其在国内外的应用还处于起步阶段，相关的应用研究相对较少，因此本发明旨在针对背包式三维激光点云数据的特点，提供一种行之有效的建筑物轮廓线自动提取方法，实现建筑物轮廓线的高精度自动提取。

发明内容

本发明为改善现有测绘行业利用导线测量、三角测量等方法测量建筑物轮廓线过程中工作效率和自动化程度低的问题，提出了一种基于背包式三维激光扫描系统点云数据实现建筑物轮廓线的高精度自动提取方法，采用以下技术方案：

一种基于背包式三维激光点云数据的建筑物轮廓线自动提取方法，包括以下步骤：

S1、点云数据切片：设置切片点云厚度，获取代表建筑物水平轮廓且完整性高的切片点云数据；

S2、点云数据去噪：针对所述切片点云数据，采用主成分分析方法进行去噪；