本文內容來源于《測繪通報》2022年第9期，審圖號：GS京（2022）0710號
一種基于傾斜攝影測量點云密度自適應分割的建筑物邊界提取方法
劉禹麒1, 陳廣亮1, 蔡岳臻1, 李名豪2, 陳定安2, 胡小中1
1. 廣州藍圖地理信息技術有限公司, 廣東 廣州 510650;
2. 中山大學地理科學與規(guī)劃學院, 廣東 廣州 510275
基金項目：中山大學橫向結題項目續(xù)研預研經費(37000-14090113);廣州藍圖地理信息技術有限公司科研項目(2021RD7)
關鍵詞：傾斜攝影, 單體化, 特征提取, 聚類分割, 點云數據
引文格式：劉禹麒, 陳廣亮, 蔡岳臻, 等. 一種基于傾斜攝影測量點云密度自適應分割的建筑物邊界提取方法[J]. 測繪通報, 2022(9): 52-57.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0263.
摘要
摘要： 針對傾斜攝影場景中建筑物單體化問題,本文提出了基于傾斜攝影測量點云數據的建筑物識別和邊界提取自動化算法。首先,對點云進行預處理,去除地面點和噪聲點;然后,對點云進行二維柵格化處理,按間隔距離預分割;最后,結合改進的大津算法和區(qū)域增長算法,從預分割點云識別其中的建筑物,并提取建筑物邊界點。從廣東省江門市和湛江市選取兩處試驗區(qū)域對算法進行測試,結果表明:區(qū)域內建筑物點云均能準確被分割識別,建筑物邊界提取準確度分別為87.8%與92.3%,說明本文提出的方法對于傾斜攝影測量建筑物識別和邊界提取的適用性較強。
作者簡介
作者簡介：劉禹麒(1980—),男,碩士,高級工程師,研究方向為攝影測量、三維建模及應用等。E-mail:lyq657@126.com
通信作者：陳定安。E-mail:chantingon@mail.sysu.edu.cn
初審：楊瑞芳
復審：宋啟凡
終審：金 君
資訊
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