针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(light detecting and ranging)点云数据,提出一种基于此数据的居民区建筑物重建方法。该方法利用最小包围轮廓来描述居民区建筑物形状,在TIN模型的基础上进行屋顶分割,得到属于每个建筑物的屋顶点;然后...针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(light detecting and ranging)点云数据,提出一种基于此数据的居民区建筑物重建方法。该方法利用最小包围轮廓来描述居民区建筑物形状,在TIN模型的基础上进行屋顶分割,得到属于每个建筑物的屋顶点;然后,基于三角面片的法向量方向信息对其进行聚类,根据法向量之间的关系进行屋顶类型识别和模型匹配,重建居民区建筑物。实验结果表明,该方法在进行居民区建筑物重建时,能达到95%的重建率,且重建所需时间合理,能够满足虚拟现实系统的需要。展开更多
针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(Light Detecting and Ranging)点云数据,提出了一种基于LiDAR数据和卫星图像进行融合的居民区建筑物重建方法.该方法利用LiDAR数据点集的边界来定位卫星图像上的感兴趣区域,利用从感兴趣区域中提取的...针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(Light Detecting and Ranging)点云数据,提出了一种基于LiDAR数据和卫星图像进行融合的居民区建筑物重建方法.该方法利用LiDAR数据点集的边界来定位卫星图像上的感兴趣区域,利用从感兴趣区域中提取的关键提示线来实现屋顶的分割,从而得到属于每个建筑物的屋顶点.然后,基于三角面片的法向量方向信息对其进行聚类,根据法向量之间的关系进行屋顶类型识别,从而实现居民区建筑物的重建.实验表明,该方法在进行居民区建筑物重建时,能达到较高的重建率,且重建所需时间合理,能够满足虚拟现实系统的需要.展开更多
文摘针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(light detecting and ranging)点云数据,提出一种基于此数据的居民区建筑物重建方法。该方法利用最小包围轮廓来描述居民区建筑物形状,在TIN模型的基础上进行屋顶分割,得到属于每个建筑物的屋顶点;然后,基于三角面片的法向量方向信息对其进行聚类,根据法向量之间的关系进行屋顶类型识别和模型匹配,重建居民区建筑物。实验结果表明,该方法在进行居民区建筑物重建时,能达到95%的重建率,且重建所需时间合理,能够满足虚拟现实系统的需要。
文摘针对美国新奥尔良地区稀疏的LiDAR(Light Detecting and Ranging)点云数据,提出了一种基于LiDAR数据和卫星图像进行融合的居民区建筑物重建方法.该方法利用LiDAR数据点集的边界来定位卫星图像上的感兴趣区域,利用从感兴趣区域中提取的关键提示线来实现屋顶的分割,从而得到属于每个建筑物的屋顶点.然后,基于三角面片的法向量方向信息对其进行聚类,根据法向量之间的关系进行屋顶类型识别,从而实现居民区建筑物的重建.实验表明,该方法在进行居民区建筑物重建时,能达到较高的重建率,且重建所需时间合理,能够满足虚拟现实系统的需要.
