[发明专利]基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方法及系统

说明书

本发明提供一种基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方法及系统，包括建立城市场景下的三维点云语义分割分类体系和标注样本库；建立城市场景下的三维点云混合尺度体素块；实现三维点云的特征学习，包括针对划分的多个混合尺度，使用多个权值共享的三维卷积网络，将三维点云的细节结构和周围地表背景信息融合，得到三维点云的混合尺度特征向量；实现三维点云的语义要素分割，包括训练特征学习网络，对待建模区域的三维点云进行推理预测；实现语义几何共生约束的地表点插值，弥补应滤除的非地表点造成的空洞；构建城市三维地形模型。本发明提升语义分割结果精度和城市三维地形的精细程度，满足海绵城市建设和城市内涝分析等应用需求。

技术领域

本发明属于地形测绘技术领域，具体涉及一种基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方法及系统。

背景技术

城市是自然地形与人工地形交融在一起的，城市区域通常呈现突变地形与渐变地形交错的状态。现有的城市DEM数据生产技术是面向自然地形设计的，三维地形数据以1:2000至1:500的DEM为主，而且现势性较差，更新成本高。当前城市高精度三维地形的应用存在以下不足：(1)难以满足海绵城市规划等需求，海绵城市建设需要精确的三维地形来划分汇水区，并计算地表径流方向，进而计算汇流量和产流量，而城市渐变地形在DEM数据中无法表达出来，目前全国大多数城市都缺乏可以支持海绵城市建设的高精度三维地形数据；(2)城市内涝预测与分析时，突变地形与渐变地形交错，渍水点的淹水深度等信息缺乏高精度三维地形数据来测算。目前的DEM生产技术工艺和流程难以完成高精度城市三维地形构建任务，迫切需要研究面向城市地形特征的三维地形建模技术。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服上述现有技术的不足，提供一种基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方案。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括一种基于LiDAR点云数据的城市高精度三维地形构建方法，基于LiDAR所得三维点云实现城市三维地形构建，实现方式包括以下步骤：

步骤1，建立城市场景下的三维点云语义分割分类体系和标注样本库，所述三维点云语义分割分类体系设置多种语义类别，包括自然地表、人工地表和其他类别；

步骤2，建立城市场景下的三维点云混合尺度体素块，包括将标注样本库的三维点云数据和城市场景下待建模区域的三维点云数据进行混合尺度格网化处理，依据高斯模型确定多个混合尺度，按照不同尺度的格网边长划分体素，并标注每个体素块内的点密度信息；

步骤3，实现三维点云的特征学习，包括对于标注样本库中的三维点云，针对步骤2划分的多个混合尺度，使用多个权值共享的三维卷积网络，将三维点云的细节结构和周围地表背景信息融合，得到三维点云的混合尺度特征向量；

步骤4，实现三维点云的语义要素分割，包括训练特征学习网络，通过训练的结果对待建模区域的三维点云的各个点所属类别进行推理预测；

步骤5，实现语义几何共生约束的地表点插值，包括根据步骤4预测的点云类别信息，取自然地表和人工地表两类点作为地表点；进行几何语义共生约束的插值，弥补应滤除的非地表点造成的空洞；

步骤6，构建城市三维地形模型，包括根据步骤5所得结果使用Delaunay三角网的规则构建三维地表模型。

而且，步骤2的实现过程包括以下子步骤，

步骤2.1，对于所有给定的三维点云中的任意点P，以点P为中心点建立邻域立方体；

步骤2.2，建立点云数据的物方空间坐标系；