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    基于LiDAR點(diǎn)云的建筑物邊界提取及規(guī)則化

    2016-12-27 09:15:23趙小陽(yáng)
    地理空間信息 2016年7期
    關(guān)鍵詞:邊界點(diǎn)弧段鄰域

    趙小陽(yáng),孫 穎

    (1. 廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,廣東 廣州510060;2.中山大學(xué) 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣東 廣州510275)

    基于LiDAR點(diǎn)云的建筑物邊界提取及規(guī)則化

    趙小陽(yáng)1,孫 穎2

    (1. 廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,廣東 廣州510060;2.中山大學(xué) 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣東 廣州510275)

    在無(wú)需定義主方向及建筑物形狀的前提下,提出了一種適合于各種類型建筑的邊界提取算法。首先利用凸包算法進(jìn)行建筑物邊界點(diǎn)的提取及排序,接著利用分組的Douglas-Peucker (D-P)算法進(jìn)行邊界特征點(diǎn)的提取,最后實(shí)現(xiàn)建筑物邊界弧段部分的擬合。

    LiDAR;點(diǎn)云;建筑物邊界提取;規(guī)則化

    城市作為時(shí)空信息的重要主體正發(fā)生著日新月異的變化,建筑物則是空間信息中最容易發(fā)生變化和需要更新的要素。快速提取建筑物和進(jìn)行建筑物變化檢測(cè)在GIS數(shù)據(jù)庫(kù)更新、土地利用、數(shù)字化城市等諸多方面具有重要的作用[1]。其中,二維建筑物邊界是其他應(yīng)用的基礎(chǔ)[2]。LiDAR技術(shù)的發(fā)展,給建筑物的邊界提取帶來(lái)了新的研究視角[3]。在利用LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行建筑物提取的研究中,有些采用內(nèi)插的LiDAR數(shù)據(jù),如柵格[4]、不規(guī)則三角網(wǎng)[5];而有些則利用單個(gè)激光點(diǎn)[6-7],能為后續(xù)的應(yīng)用如邊界提取、3D重建最大限度地保留點(diǎn)云原始信息。另外,目前多數(shù)基于LiDAR的邊界提取方法需定義主方向或形狀[5,8],事實(shí)上建筑物的形狀各異,其邊界線段與主方向的關(guān)系并非都是平行或垂直,且事先假定的形狀并不能囊括現(xiàn)實(shí)中所有的建筑物形狀。因此,研究適合于各種形狀建筑物邊界提取的方法非常必要。本文利用分類后的建筑物單點(diǎn)數(shù)據(jù),在無(wú)需定義主方向和形狀的前提下,提出了一種適合于各類建筑物的邊界提取及規(guī)則化算法。

    1 研究方法

    針對(duì)分類后的建筑物點(diǎn)云,首先利用空間聚類算法進(jìn)行每一棟建筑物的提取,并排除由遮擋引起的空白區(qū)域;然后利用凸包算法進(jìn)行建筑物邊界點(diǎn)的提取及排序,進(jìn)而用分組的D-P算法進(jìn)行邊界特征點(diǎn)的提?。蛔詈髮?shí)現(xiàn)弧段部分的擬合,具體流程如圖1所示。

    1.1 邊界點(diǎn)的提取及排序

    在生成建筑物邊界前,需對(duì)建筑物邊界的激光點(diǎn)進(jìn)行提取并排序,以建立相鄰點(diǎn)間的拓?fù)潢P(guān)系。本文利用凸包算法[9]進(jìn)行建筑物邊界點(diǎn)的提取及排序,算法直接采用圓形鄰域:

    圖1 本文建筑物邊界提取流程圖

    1)選擇X坐標(biāo)最小的點(diǎn)作為初始點(diǎn),y軸正向?yàn)槠鹗挤较颉?/p>

    2)以當(dāng)前點(diǎn)為圓心,先以1倍柵格大小為半徑,建立圓形鄰域:①若鄰域內(nèi)有一點(diǎn),該點(diǎn)為下一點(diǎn);②若鄰域有多點(diǎn),則判斷以前面兩點(diǎn)連線為起算方向,當(dāng)前點(diǎn)與鄰域內(nèi)各點(diǎn)連線間的順時(shí)針夾角,夾角小為下一點(diǎn);若角度相同則選擇距離最近的點(diǎn);③若鄰域內(nèi)無(wú)點(diǎn),執(zhí)行步驟3)。

    3)計(jì)算當(dāng)前點(diǎn)的2.5倍鄰域:執(zhí)行步驟2)中的①、②步。

    實(shí)驗(yàn)表明,采用1倍、2.5倍雙鄰域的判別比單獨(dú)采用2.5倍鄰域提高了1倍的速度。圖2為該棟建筑物執(zhí)行排序的過(guò)程及最終結(jié)果,點(diǎn)位順序采用折線相連的方式體現(xiàn)。

    圖2 建筑物邊界點(diǎn)的排序

    1.2 特征點(diǎn)提取

    直接按順序連接上述點(diǎn)得到的邊界有嚴(yán)重鋸齒現(xiàn)象。因而對(duì)邊界點(diǎn)云進(jìn)行簡(jiǎn)化,獲取建筑物邊界的特征點(diǎn)是非常必要的。D-P算法[10]是目前公認(rèn)有效的線狀要素簡(jiǎn)化算法,但建筑物是閉合面,無(wú)法直接使用D-P算法,因而本文選擇了連續(xù)的n個(gè)點(diǎn)來(lái)使用D-P算法。實(shí)驗(yàn)選擇了3、5、7個(gè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試,最終發(fā)現(xiàn)5 個(gè)點(diǎn)可以保證建筑物形狀不被過(guò)度簡(jiǎn)化,同時(shí)避免了噪聲點(diǎn)的影響,如圖3a所示。經(jīng)兩次迭代后,房屋邊界的特征點(diǎn)提取如圖3b:紅色點(diǎn)代表原始點(diǎn)云,藍(lán)色三角代表特征點(diǎn)。

    圖3 分組D-P算法獲得的特征點(diǎn)

    1.3 建筑物邊界規(guī)則化

    實(shí)際中有些建筑物的邊界是弧段。為接近建筑物真實(shí)形狀,本文利用相鄰直線段的關(guān)系將其擬合為弧段。根據(jù)解析幾何知識(shí):圖4中相鄰3條線段L1、L2、L3在滿足一定條件的基礎(chǔ)上可擬合為一個(gè)弧段。

    圖4 圓上相鄰弧段與弦?jiàn)A角的關(guān)系

    圖4中a1為弦L1和L2的夾角,a2為弦L2和L3的夾角,圓內(nèi)兩弦與半徑以及弦與夾角之間滿足如下關(guān)系:

    若|R1-R2|/(R1+R2)/2≤δR,則上述3條相鄰直線段可擬合為圓弧。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及精度分析

    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    采用了2個(gè)區(qū)域(以下稱為A區(qū)域和B區(qū)域)經(jīng)過(guò)分類后的建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù),如圖5所示。實(shí)驗(yàn)區(qū)域的建筑物形狀各異,有凹的、凸的、矩形的、帶有弧段的以及島狀結(jié)構(gòu)的等。

    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在未判斷主方向的情況下,采用本文方法提取的矩形建筑物邊界探測(cè)結(jié)果很好,且對(duì)于有弧段的建筑物,將其擬合為弧段更加逼近了建筑物的真實(shí)形狀。為進(jìn)一步說(shuō)明該方法的有效性,將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與參考數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,如圖6所示,除因點(diǎn)云分類引起的建筑物合并或分離外,多數(shù)的提取結(jié)果較為理想。

    圖5 建筑物點(diǎn)云和建筑物邊界探測(cè)結(jié)果

    圖6 建筑物邊界提取結(jié)果與參考邊界的疊加

    2.3 精度評(píng)價(jià)

    為定量分析本文方法的精度,采用文獻(xiàn)[4]的評(píng)價(jià)策略進(jìn)行了定量評(píng)估,評(píng)價(jià)因子為:

    1)匹配度因子:選用土地利用分類評(píng)估參數(shù)Completeness(Comp)、Correctness(Corr)和Quality(Q)。

    式中,TP為同屬于提取和參考數(shù)據(jù)的區(qū)域;FP為屬于提取數(shù)據(jù)的區(qū)域;FN為屬于參考數(shù)據(jù)的區(qū)域。

    2)位置精度因子:選用參考數(shù)據(jù)與提取結(jié)果中建筑物中心點(diǎn)的距離差(Dd)。

    式中,Xe、Ye為提取建筑物中心的坐標(biāo);Xr、Yr為參考建筑物中心的坐標(biāo)。

    表1顯示了A、B兩個(gè)區(qū)域的提取精度。單個(gè)建筑物的提取結(jié)果顯示了提取結(jié)果與參考數(shù)據(jù)較高的匹配度和位置精度;在整個(gè)區(qū)域的結(jié)果中,由于采用了較高的重疊度閾值To=90%,故得到了略低的精度,若取一般常用的70%重疊度,精度則會(huì)大大提高。圖7顯示了A、B兩區(qū)域中的Dd值,大多數(shù)建筑物顯示了較小的中心點(diǎn)差異,其中幾個(gè)超大值是由圖6中標(biāo)注的建筑物分類錯(cuò)誤引起的。以上各因子均表明本文方法在利用LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行建筑物邊界提取時(shí)可以取得較好的效果。

    表 1 A、B兩區(qū)域的建筑物邊界提取精度/%

    圖7 提取建筑物與參考建筑物中心點(diǎn)差距

    3 結(jié) 語(yǔ)

    本文提出了一種從分類后的建筑物點(diǎn)云中提取建筑物二維邊界的方法,包括建筑邊界點(diǎn)云提取及排序、建筑物邊界特征點(diǎn)提取和弧段擬合3個(gè)步驟。該方法無(wú)需假設(shè)建筑物主方向和形狀,并且適用于任意形狀的建筑物。建筑物邊界點(diǎn)云排序利用凸包算法,采用雙鄰域搜索,提高了排序速度;同時(shí)對(duì)弧段進(jìn)行擬合,使建筑物邊界更貼合實(shí)際邊界,克服了LiDAR點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為建筑物的鋸齒現(xiàn)象。

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    P23

    B

    1672-4623(2016)07-0088-03

    10.3969/j.issn.1672-4623.2016.07.028

    趙小陽(yáng),高級(jí)工程師,注冊(cè)測(cè)繪師,主要研究方向?yàn)榫芄こ虦y(cè)量、城市測(cè)量和LiDAR數(shù)據(jù)處理。

    2015-11-10。

    項(xiàng)目來(lái)源:國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目資助項(xiàng)目(41431178)。

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