机载lidar数据三维建筑物模型重建方法研究

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1、硕士学位论文机载LiDAR数据三维建筑物模型重建方法研究申请人姓名：胡伟指导教师：卢小平教授专业名称：测绘科学与技术研究方向：摄影测量与遥感河南理工大学测绘与国土信息工程学院二○一二年十二月十八日万方数据中图分类号：P237密级：公开UDC：528单位代码：10460机载LiDAR数据三维建筑物模型重建方法研究Researchon3DBuildingReconstructionfromAirborneLiDARData申请人姓名胡伟申请学位硕士学科专业测绘科学与技术研究方向摄影测量与遥感导师卢小平职称教授李英成研究员提交日期2012年

2、12月18日答辩日期2012年12月8日河南理工大学万方数据万方数据河南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含任何其他个人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。本人愿意承担因本学位论文引发的一切相关责任。学位论文作者签名:年月日河南理工大学学位论文使用授权声明本学位论文作者及导师完全了解河南理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留和向

3、有关部门、机构或单位送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，允许将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，允许采用任何方式公布论文内容，并可以采用影印、缩印、扫描或其他手段保存、汇编、出版本学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权。学位论文作者签名：导师签名：年月日年月日万方数据万方数据致谢时间飞逝，两年半的研究生生涯即将结束，值此论文成稿之际，对所有关心和帮助我的老师、同学、朋友和亲人表达我最真诚的感谢。衷心感谢我的导师卢小平教授！感谢导师两年半来对我的悉心指导和培养，使我能够顺利完成硕士论文和研究生学业。

4、导师渊博的理论知识、严谨的治学态度、对专业的高瞻远瞩以及对学生学习和工作上的耐心指导让我终身受益。导师的谆谆教诲、句句箴言，是我人生宝贵的财富，在我以后的人生道路上将会深深影响着我、激励着我。再次对导师表示最诚挚的谢意和敬意！感谢第二导师李英成研究员在工作、学习和生活中给予我的关心和照顾，他开拓精神、事业的执着追求是我学习的典范。感谢中测新图（北京）遥感技术有限公司为我研究生阶段提供了许多学习和锻炼的机会，感谢薛艳丽副研究员、肖金成副研究员、滕长胜工程师在我实习期间给我的关怀和帮助。特别感谢刘沛工程师在我论文开题、写作、修改到完成的整

5、个过程的指导和帮助，感谢古林玉师兄在我编程学习中不厌其烦的指导和鼓励，感谢课题组李英师姐、任芳师姐和杨鹏在平时的研究学习中对我的指导和帮助，感谢研发二部的叶冬梅、范凤云、郭小敏、白洁、潘飞、张文豪、李德龙、李团好、杨程永、刘津、刘杨在学习工作中的帮助。感谢同窗好友宋碧波、豆喜朋、刘飞、齐燕青、任亚峰、李月华，与他们的讨论丰富了我的知识。感谢矿山空间信息技术国家测绘局重点实验室的郑跃、贾露、王斐、吴丛丛、李珵、贾智乐等同学，在生活和学习上给我的帮助。感谢河南理工大学2010级的兄弟姐妹，与他们共同学习的经历是我一生美好的回忆。感谢我的父

6、母、亲人和朋友对我的照顾和支持，为我顺利完成研究生学业创造了重要条件，你们的鼓励和支持是我不断成长不断进步的动力。感谢河南理工大学培养我的所有的老师！！感谢中测新图所有给予我帮助和指导的老师、员工和学生！！万方数据万方数据万方数据摘要机载激光雷达（LightDetectionAndRanging，LiDAR）是一种对地表空间和特征信息的直接定位新技术，能够快速获取高精度的数字表面模型（DigitalSurfaceModel，DSM）数据。机载激光雷达数据包含了大量关于建筑物的三维信息，特别是可供推理的屋顶信息，该技术的出现为建筑物的快

7、速重建提供了一种新途径。目前，自动重建算法的缺失严重限制了机载激光雷达在建筑物模型数据获取中的应用。本文详细介绍了基于机载LiDAR数据建筑物自动提取与重建的研究现状及LiDAR的基本原理和点云数据的特点，并在此基础上，着重研究了基于机载LiDAR点云数据的建筑物自动提取和重建方法。主要研究内容如下：1.归纳总结了基于LiDAR数据的建筑物自动提取与重建的国内外研究现状并详细论述了机载LiDAR系统的基本原理和点云数据的特点。2.分析了国内外经典的点云数据滤波的原理和方法，并采用渐进式不规则三角网加密的滤波算法对点云数据进行滤波。详细

8、分析了建筑物的高度、面积、平面性等特征，改进并实现了基于区域增长算法提取建筑物，同时采用连通性分析的方法实现单栋建筑物的标记，为建筑物重建奠定了基础。3.采用基于局部凸壳的方法提取建筑物轮廓线，并对建筑物轮廓线进行分组简