基于方向预测规则化的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取

作者：郭亚栋; 王贤昆^*; 宿殿鹏; 亓超; 阳凡林

来源：激光与光电子学进展, 2020, 57(06): 320-328.

• 机载激光雷达
• 建筑物轮廓线
• 特征提取
• 方向预测

提取建筑物轮廓线是机载激光雷达(LiDAR)点云数据特征提取的热点。为了获得较高精度的建筑物轮廓线,提出了一种基于方向预测规则化算法的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取方法。首先利用α-shape算法提取轮廓点,然后利用改进的DouglasPeucker算法提取关键点并提出角度检验规则筛选关键点,使用随机抽样一致性算法简化轮廓线,最终用提出的方向预测算法进行轮廓线规则化。通过Vaihingen城区数据对算法进行验证,结果表明:与流行的分类强制正交算法相比,方向预测规则化算法最大偏差平均减小了43.1%,均方根误差平均降低了39.7%,建筑物占地面积相对误差平均降低了7.02%,点云贡献率平均提高了9.32%,有效减小了机载激光雷达点云建筑物正交轮廓线规则化误差。

• 单位
  山东科技大学