机载LiDAR点云的平面特征提取方法及其应用

本文主要探讨了在机载LiDAR点云数据处理领域的一个关键问题——如何有效地从海量的点云数据中提取出建筑物的平面特征。LiDAR（Light Detection and Ranging）是一种先进的测量技术，通过发射激光脉冲并接收反射回来的信号，生成高精度的三维地形数据。对于建筑物自动化建模而言，识别和提取这些点云中的平面特征至关重要。 论文提出了一种结合传统Hough变换思想的新方法来实现这一目标。Hough变换是一种经典图像处理技术，常用于寻找图像中的直线或圆等特定形状，其原理是将图像上的每一个点映射到参数空间，从而找到满足特定形状的特征线或曲线。在这个案例中，作者将Hough变换扩展到三维空间，以检测可能存在的平面。 区域增长算法则作为辅助工具，用于进一步细化和增强提取到的平面特征。区域增长算法基于点之间的空间关系，通过逐步合并邻近的像素或点，形成具有相似属性的区域，这有助于精确定位和分离建筑物平面与其他地形的区分。 经过实证研究，论文的结果表明，这种结合Hough变换和区域增长算法的方法能够有效地从点云数据中提取出清晰的平面特征，包括建筑物的平面表面。这些平面特征的准确提取对于后续的建筑物自动建模过程起到了关键作用，可以提高模型的精度和完整性，节省人工分析的时间和工作量。 关键词方面，本文的核心关键词包括“机载LiDAR”、“平面特征”、“特征提取”、“Hough变换”以及“区域增长”。这些关键词反映了研究的主要技术路线和目标，为读者快速理解论文内容提供了导向。 这篇论文在机载LiDAR点云数据处理领域贡献了一种实用且高效的平面特征提取策略，对于推动遥感和地理信息科学在城市规划、土地利用分析、灾害监测等方面的应用具有实际价值。