利用邻域方向分布的机载激光雷达点云建筑物外轮廓提取

赵 传，郭海涛，王优扬，卢 俊，余东行，林雨准

（战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450001）

1 引 言

建筑物是城市的主要组成元素，其轮廓不仅包含建筑物的位置和形状信息，而且可作为一种先验形状信息推断建筑物结构以辅助建筑物三维模型重建，在城市规划、城市空间分析、污染建模和灾害管理等方面有着广泛应用，因此建筑物轮廓提取一直都是研究的热点［1-3，4］。传统三维建筑物轮廓主要通过立体影像采用半自动方式采集，得到的结果虽然精度高，但同时也存在成本高、周期长等问题，因此成果的现势性难以得到有效保证［5］。机载激光雷达测量（Light Detection and Ranging，LiDAR）作为近十几年发展迅猛的一种新型、高效的空间数据获取技术［6］，通过其采集的点云数据已成为现阶段建筑物轮廓自动提取的重要数据源。然而，由于建筑物形状复杂多样、点云数据具有分布不规则和密度不均等特性，以及传感器扫描模式不同和场景中其他地物（如高大植被）遮挡等多种因素的影响，自动、准确地提取建筑物轮廓仍然具有较大的挑战［7］。

在过去的几十年里，针对机载LiDAR点云中建筑物的轮廓提取问题，很多学者进行了积极的探索和研究，现有的提取方法大致可以分为间接法和直接法两大类。间接法通过将点云内插为深度图像，然后利用如Sobel，Canny，Edison算法等图像领域成熟的算法提取建筑物轮廓点［8-12］，这类方法需将点云从三维空间转换到栅格二维图像再提取建筑物轮廓，虽然降低了提取的复杂度，但存在难以确定合适的格网大小、提取结果的精度相对较低等不足［5］。……