传统算法直接使用数字表面模型(DSM)进行建筑物提取,忽略了地形影响,只适用于地形变化较小的区域。针对该问题,提出了一种基于局部高程差异的建筑物提取算法。利用地物相对于局部区域的高程差异来反映地物高度,再运用基于知识的提取算法提取建筑物。实验结果表明,该算法具有较高的精度,比SVM算法降低了1.18%的误提率和6.51%的漏提率。
机载激光雷达（LiDAR）数据是离散的三维点云,同一个建筑面的三维激光脚点具有随机分布的特性,并且由于建筑本身形状的多样性和复杂性,以及建筑物周围环境的复杂性,导致从LiDAR数据提取建筑物轮廓线变得更加困难。提取建筑物的轮廓线,最关键的就是提取LiDAR数据中建筑物的边缘点。文中提出一种改进的提取LiDAR点云数据边缘点方法：设定具体的半径和阈值,把LiDAR点云数据中存储的每个点作为圆心建立包裹圆,求得点云数据中其他点到该点的距离,并统计落在包裹圆内点的个数,通过每个包裹圆内点的个数跟设定的阈值进行比较,从而确定该点是否为边缘点。通过仿真发现,文中算法与alpha shape算法相比,在保持边缘点提取效果的基础上,极大减少了运行时间,总体效率有了显著地提高。
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