[发明专利]基于机载LiDAR点云的建筑物对象级三维变化检测方法

说明书

本发明提供一种基于机载LiDAR点云的建筑物对象级三维变化检测方法，基于机载LiDAR点云数据构建强度体元模型；将强度体元模型分割并标记为若干个三维连通集合并对地面进行判定；并进一步对探测所得的空洞上方的有值体元进行连通性分析完成建筑物屋顶检测；对建筑物屋顶做缓冲区分析提取建筑物立面点云；通过提取两个时相的建筑物对象信息实现对建筑物对象级变化检测。本发明很好地利用了强度体元模型中各体元的邻域关系及建筑物对象的几何特征进行建筑物对象级变化检测，检测对象单一，语义明确，准确地保留了建筑物的三维有效信息，同时可视化了未发生变化的建筑物信息，有助于基于机载LiDAR点云的建筑物变化检测的发展。

技术领域

本发明属于遥感数据处理技术领域，具体涉及一种基于机载LiDAR点云的建筑物对象级三维变化检测方法。

背景技术

建筑物对象的三维变化检测与发现对城市扩张、建筑物拆建、城市更新、违法搭建、施工进度等进行动态监测和管理以及地理信息更新等具有重要意义。

变化检测是通过对地物进行多次观测从而识别其状态变化的过程。现有的建筑物变化检测方法根据数据源主要分为两类，基于遥感影像数据和LiDAR数据，遥感图像变化检测利用的是建筑物中图像灰度差异，只考虑像素本身的灰度值，容易受噪声干扰，建筑变化检测的正确率为80％左右。变化检测结果形式为二维，而建筑对象的变化实际表现为三维空间的变化。另外，遥感影像的获取质量受季节、天气、成像时间等因素的影响较大，因此，基于该数据源的变化检测常常受限制。

机载LiDAR技术是一种新型遥感技术，可进行全天候、多时相的数据获取，不受季节、光照条件的影响，直接提供目标的三维点云数据。另外，建筑物的变化检测主要表现为空间外形特征的变化，因此采用LiDAR数据进行建筑物变化检测非常具有针对性，实用性很强，在城市基础地理信息的三维变化表征上具备无可比拟的优势。基于LiDAR数据的变化检测按照检测单元划分，可以分为逐点检测和基于对象的变化检测两类。逐点变化检测主要是通过分析两期数字表面模型(digital surface model,DSM)的高度差异识别建筑物变化区域。然而，在实际应用中未变化建筑物也会存在不同程度的高度差。因此，前人研究主要集中于高度阈值的选取和伪变化区域的去除。基于对象的变化检测通常先对点云进行分割或分类然后进行变化检测，相比于基于点的变化检测，基于对象的变化检测可以获得更丰富的变化类别。而且基于对象的变化检测可以获得建筑精细的三维数据，与基于点的变化检测获得的DSM数据相比有以下特点，(1)精细三维数据中包括了建筑物完整的表面结构信息，便于对建筑物变化全面分析，可以利用三维坐标进行有效准确的变化检测。(2)三维数据方便量测高度和体积变化。

如何高效准确地提取出城区建筑物，是基于对象变化检测的核心。Pang等首先利用建筑物顶面平滑特性提取建筑物目标，再基于目标提取结果进行变化检测和变化类型确定。该方法在建筑物屋顶结构复杂的情况下并不适用。由于建筑物具有一定的高度，三维信息比周围的地物凸出，所以有的研究者利用的高程数据将建筑物与其他地物进行区分。当低矮建筑物与高大树木植被毗邻时，仅利用高程信息很难将两者区分开。综上所述，因为建筑物多种多样的材质和复杂的形状造型，现有基于对象的建筑物变化检测方法通用性较差。

发明内容

针对现有技术缺陷，本发明根据城市地区建筑物区域的特点，创新性地提出了一种利用体元连通性、几何特征和反射强度的方法提取建筑物屋顶；基于建筑物屋顶和立面的特性，对建筑物屋顶做缓冲区分析提取建筑物立面点云，完成建筑物对象的检测；基于城市地区建筑物多为规则的立面体结构，对建筑物构建三维包围盒并进行对象级变化检测；本发明很好地利用了强度体元模型中各体元的邻域关系及建筑物对象的几何特征进行建筑物对象级变化检测。

本发明提出的一种基于机载LiDAR点云的建筑物对象级三维变化检测方法，包括以下步骤：