宋書芳

摘 要：本論文介紹了一種基于機載LIDAR技術(shù)，快速獲取建筑物三維模型的快速構(gòu)建方法。首先，將高密度的點云數(shù)據(jù)通過濾波及相應(yīng)的數(shù)學(xué)算法，得到了建筑物的點云信息;其次，利用獲取到的點云數(shù)據(jù)對特征點進(jìn)行精細(xì)提取，分別構(gòu)建特征線與特征面，采用7參數(shù)建筑物模型的方法，實現(xiàn)了建筑物的三維建模;最終，利用這種方法得到了場景中所有建筑物的快速重建。

關(guān)鍵詞：LIDAR;三維模型;點云數(shù)據(jù);濾波;快速重建

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.02.123

0 引言

在國家信息化浪潮及“數(shù)字城市”理念的推動下，城市信息化也在朝著深度及廣度方面不斷的發(fā)展。地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，簡稱GIS）作為城市數(shù)字化及三維數(shù)據(jù)管理的重要技術(shù)之一，已經(jīng)逐漸的成熟起來。目前城市建筑物數(shù)據(jù)的獲取主要以地形圖結(jié)合建筑設(shè)計圖紙、航拍影像或者實地量測等方法。這些方法各有特點，但數(shù)據(jù)采集工序繁瑣、周期長、效率低且成本較高，尤其是針對復(fù)雜建筑物獲取的數(shù)據(jù)精度較低，常常由于誤差的累積，造成重建的模型失真。

激光掃描測距技術(shù)（Light Detection and Ranging， LIDAR）是一種快速、直接地獲取地形表面模型的技術(shù)[1];與傳統(tǒng)的光學(xué)及微波遙感不同，LIDAR通過離散點組成的點云，快速、精確地獲取地面特征在水平和垂直方向上的位置。在獲取方式中，機載LIDAR以其在地面信息探測及模型的恢復(fù)、重建等方面的優(yōu)勢，成為近十年快速發(fā)展的一種新型測量技術(shù)。通過該技術(shù)，可以大面積、快速、大量的采集城市建筑物三維數(shù)據(jù)信息，其高效、高精度、自動化、成本低等特點，是其他方法無法比擬的[2]。

本論文介紹了一種利用機載LIDAR數(shù)據(jù)，快速獲取城市建筑物三維模型的方法，該方法能夠還原建筑物的真實結(jié)構(gòu)與空間位置，在數(shù)字城市建設(shè)以及城市規(guī)劃等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。

1 數(shù)據(jù)介紹及處理方法

1.1 數(shù)據(jù)介紹

機載LIDAR數(shù)據(jù)的獲取時間為2006年2月15日，飛機的飛行區(qū)域為上海浦東陸家嘴地區(qū)，采用ALTM3100機載LiDAR系統(tǒng)，前期對飛機GPS軌跡數(shù)據(jù)、飛機姿態(tài)數(shù)據(jù)、激光測距數(shù)據(jù)及激光掃描鏡的擺動角度數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合處理，最后得到該試驗區(qū)域的高精度三維點云數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

獲取到的點云數(shù)據(jù)需要進(jìn)行濾波處理，濾波的基本原理是針對臨近激光腳點的不連續(xù)高程突變進(jìn)行濾出[3]，識別出地面點與非地面點。點云數(shù)據(jù)的地物識別是指從非地面點中區(qū)分出植被點、人工地物（房屋、橋梁等）等，從而進(jìn)一步研究地物的空間特性。根據(jù)植被與人工地物的反射特性及空間幾何關(guān)系，研究房植被、房屋、橋梁等的統(tǒng)計特性，如回波類型、反射強度、點的高程、點高程二次導(dǎo)數(shù)等數(shù)學(xué)關(guān)系，尋找人工建筑、植被、電力線的區(qū)別，通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計特性將這三種地物區(qū)分開來，最終得到用于建模的建筑物點云數(shù)據(jù)。圖3中規(guī)則的地區(qū)為建筑物點云數(shù)據(jù)，經(jīng)實地調(diào)查檢驗得出分類精度為95%。數(shù)據(jù)處理的具體流程圖見圖1。

2 建筑物三維模型構(gòu)建

2.1 基本原理

本論文采用Vosselman在2002年提出的7參數(shù)建筑物識別方法[4]。其主要原理是，任何一個規(guī)則的建筑物，都可以用7個參數(shù)來描述其位置及結(jié)構(gòu)形態(tài)。這7個參數(shù)是：建筑物的長（lx）、寬（ly）、高（H），某個房角點的坐標(biāo)（X，Y），房屋邊緣的傾角（α）以及房屋的偏轉(zhuǎn)角（θ）。通過求算這7個參數(shù)，可以確定出某個規(guī)則建筑物所處的空間位置及三維結(jié)構(gòu)信息（圖2）。

2.2 三維模型構(gòu)建

在點云中單獨借助截面顯示只能得到房屋的大致形狀，很難完全了解房屋的結(jié)構(gòu)和精確位置，不利于數(shù)據(jù)信息的后續(xù)利用。從離散的點中根據(jù)一定的規(guī)則提取出房屋平面及邊緣，構(gòu)建房屋的三維模型，使激光雷達(dá)數(shù)據(jù)信息表達(dá)更直觀，便于數(shù)據(jù)信息的后續(xù)利用。

（1）特征信息提取。針對得到的建筑物點云信息，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法，檢測得到房屋的邊緣，然后通過孤立點分離，得出最外圍的特征點所在的位置。將具有特征信息的點組成線段以及線段合并和帶權(quán)的線段競爭機制優(yōu)化檢測到的直線段，最后通過規(guī)則化手段將檢測到的線段進(jìn)行調(diào)整，使線段滿足建筑物常有的平行、垂直關(guān)系，得到矢量化的建筑物。

一個矢量圖快描述了一個屋頂面片，矢量圖中具有點數(shù)最多的類型是代表該屋頂面片的點。屋頂面片的生成需要確定其邊界多邊形中每一個節(jié)點的Z 坐標(biāo)，為了能夠產(chǎn)生適合三維現(xiàn)實的效果，同時需要將具有三維坐標(biāo)的多邊形構(gòu)成三角網(wǎng)、形成圖形渲染工具要求的網(wǎng)格模型。墻面的生成比較簡單，對屋頂面片的每一個邊界，依次遍歷邊界中的每一條線段，求得其與下一層屋頂之間的距離，形成一個矩形（或者梯形，當(dāng)邊界是斜邊構(gòu)成的結(jié)果為梯形，當(dāng)邊界平行于地面，構(gòu)成的結(jié)果為矩形）（圖3）。

利用提取的建筑物特征信息，得到房屋結(jié)構(gòu)的輪廓。建筑物提取的難點在屋頂形狀的提取，對于規(guī)則屋頂（人字形、平頂及圓頂）以上算法都有不錯的效果，但對于復(fù)雜的屋頂，還需要人工干預(yù)或進(jìn)一步處理。7參數(shù)建筑物模型中確定了建筑物所在的位置以及結(jié)構(gòu)，也就是建筑物的空間信息，因此采用這種方法可以得出整個場景中所有建筑物的三維模型，見圖4。

3 結(jié)論

本論文利用機載LIDAR獲取到的點云數(shù)據(jù)，通過濾波及數(shù)據(jù)算法的處理，得到了建筑物的點云數(shù)據(jù);然后利用7參數(shù)建筑物三維模型，形成了一套城市建筑物三維快速建模方法。主要的結(jié)論有：

（1）從復(fù)雜地形的點云數(shù)據(jù)中采用智能化濾波處理技術(shù)得到了建筑物的點運數(shù)據(jù);

（2）從點到線再到面，提出了建筑物特征輪廓快速提取及建模的技術(shù)。

該項技術(shù)同時獲取了建筑物的空間分布與結(jié)構(gòu)信息，能夠真實的反映出場景中建筑物的信息，對在我國開展大范圍城市建筑物規(guī)劃及地理信息數(shù)據(jù)的更細(xì)具有非常重要的現(xiàn)實意義，并能夠有效地服務(wù)于我國的國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)，更好地適應(yīng)不斷加快的城市信息化建設(shè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉春，陳華云，吳杭彬.激光三維遙感的數(shù)據(jù)處理與特征提取[M]. 北京：科學(xué)出版社，2010：8-14.

[2]徐祖艦，王滋政，陽鋒.機載激光雷達(dá)測量技術(shù)及工程應(yīng)用實踐[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2009：2-6.

[3]張小紅.機載激光雷達(dá)測量技術(shù)理論與方法[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2007：23-45.

[4]Vosselman G.Fusion of laser scanning data，maps，and aerial photographs for building reconstruction// Geoscience and Remote Sensing Symposium，2002.