检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:童礼华[1] 程亮[1] 李满春[1] 陈焱明[1] 马磊[1]
机构地区:[1]南京大学江苏省地理信息技术重点实验室,江苏南京210023
出 处:《测绘学报》2013年第5期699-706,714,共9页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
基 金:国家自然科学基金(41001238);国家科技支撑计划(2012BAH28B02)
摘 要:点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。以建筑轮廓为配准基元,提出一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。首先提出一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,采用配准关系修正的方法以精确配准点云。试验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,此配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。Point cloud registration is a key point for building model reconstruction with vehicle and airborne LiDAR. Taking building contours as registration primitives, a complete workflow is proposed for the registration of vehicle and airborne LiDAR. The proposed approach includes two main steps, building contour extraction from vehicle and airborne LiDAR and a registration method with building contours. First a high value accumulation method is proposed for the extraction of vehicle building contours from vehicle LiDAR; then, based on the initial registration result of building contours, a modification method for registration matrix is used for the fine registration of point cloud. The experiment shows that, the proposed high value accumulation method is effective for the extraction of building contours from vehicle LiDAR and the registration approach is able to register vehicle and airborne LiDAR data with high precision.
关 键 词:建筑轮廓 车载LiDAR 航空LiDAR 点云配准
分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.43