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题名基于机载LiDAR点云数据的建筑物轮廓线规则化
被引量：7
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作者
郭珍珍
俞礼彬
彭刚跃
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机构
河海大学地球科学与工程学院
南京南瑞集团公司
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出处
《勘察科学技术》
2017年第2期22-25,共4页
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文摘
为了获得规则的建筑物轮廓线,该文首先采用改进的管子算法确定轮廓线的关键点,然后使用总体最小二乘法减弱关键点的误差,并以拟合直线的交点作为新的关键点,连接各个关键点后构成的轮廓线能粗略呈现建筑物的形状,最后采用了自适应的强制正交规则化的算法,适应了建筑物形状变化。实验结果表明,该算法规则化的轮廓线逼近影像中的建筑物。
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关键词
机载LIDAR
总体最小二乘
管子算法
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Keywords
airborne LiDAR
total least square
pipe algorithm
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分类号
TU198
[建筑科学—建筑理论]
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题名基于点云数据的建筑物屋顶面点集轮廓线提取
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作者
王道芸
袁晨鑫
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机构
广州市城市更新规划设计研究院有限公司
中陕核工业集团测绘院有限公司
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出处
《北京测绘》
2023年第6期861-866,共6页
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文摘
针对利用点云数据提取建筑物轮廓线不完整、缺失的问题,提出一种基于点云数据提取建筑物轮廓线方法。该方法首先对原始点云数据进行预处理,获取建筑物点云数据集;其次,采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)进行点集聚类,得到单个建筑物点云数据集;再次,采用Alpha Shapes算法进行建筑物轮廓线粗提取,然后采用管子算法进行建筑物特征关键点提取;最后采用强制正交的方法进行轮廓线规则化,获取最终的建筑物轮廓线。实验证明,本文方法可以很好地提取建筑物轮廓线,适用性和时效性比较好。
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关键词
点云数据
具有噪声的基于密度的聚类方法
Alpha
Shapes算法
管子算法
强制正交规则化
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Keywords
point cloud data
density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)
alpha shapes algorithm
sleeves algorithm
building outline extraction
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分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
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