地面激光点云数据中建筑物提取与平面分割新算法

"大场景内建筑物点云提取及平面分割算法，卢维欣等人提出的方法，利用半径渐变的主成分分析确定点的局部几何特征，进行建筑物目标提取与分割，提高了分割精确性和可靠性。" 在激光雷达技术广泛应用的今天，点云数据处理成为遥感和地理信息系统领域的重要研究内容。本文主要关注的是从大范围点云数据中准确地提取建筑物信息，并进行平面分割。由卢维欣、万幼川、何培培、陈茂霖、秦家鑫和王思颖共同研发的新方法，旨在解决传统方法在处理大规模点云数据时存在的效率和稳定性问题。 首先，该方法的核心在于采用半径渐变的主成分分析（PCA）。PCA是一种统计方法，用于降维和识别数据的主要特征。在点云数据中，通过对不同半径下的点云进行PCA，可以得到每个点的最佳半径、法向量和维度特征，这些特征有助于区分地面点和非地面点，特别是建筑物点。 接着，通过分析这些几何特征，可以有效地将地面点剔除，留下非地面点。然后，使用距离聚类算法将非地面点聚集形成点云簇。这一过程有助于识别出可能属于建筑物的点云集合。 接下来，对形成的点云簇进行整体特征分析，进一步确认建筑物目标。这一步骤可能包括计算点云簇的空间分布、形状和尺寸等特征，以便准确地识别建筑物。 最后，基于点的局部特征，如法向量和邻域信息，设置区域增长法的生长准则，对建筑物目标进行分割。区域增长法是一种常见的点云分割方法，但其稳定性可能受到初始种子点选择的影响。在本文提出的算法中，通过对点的局部特征进行考虑，提高了区域增长法的稳定性和分割准确性。 实验结果显示，该新方法在大场景点云数据中提取建筑物目标并进行分割时，不仅速度快，而且效果显著，能够有效解决传统区域增长法的不稳定性问题，提高了建筑物点云平面分割的精确性和可靠性。这对于城市规划、灾害监测、建筑测绘等领域具有重要的实用价值。 关键词：遥感、点云分割、维度特征、建筑物提取、区域增长 总结来说，该研究贡献了一种创新的点云处理方法，通过优化的特征提取和分割策略，提升了大场景建筑物点云数据的处理能力和分析精度，为后续的点云应用提供了强有力的技术支持。