基于等高線族分析的LiDAR 點云建筑物模型自動識別及重建

馮文雯

（廣西建設職業(yè)技術學院，南寧530007）

1 引言

近年來，通過LIDAR 點云[1]數(shù)據(jù)自動重建建筑物模型一直是的熱點研究問題，而且很多算法已經(jīng)能對一些簡單的建筑工程以及規(guī)則性的房屋進行模型重建工作，取得的效果非常顯著，但是在復雜建筑物的模型識別和重建中還存在一定的不足，需要繼續(xù)研究并解決。

2 等高線族的定義

通過對等高線的觀察可以發(fā)現(xiàn)：同一地表或地表物品的等高線總會有一部分極其相似。此規(guī)律可以概括為：等高線族就是一個或者說是一組等高線的集合，同一集合內的等高線的拓撲和形狀極其相似，并且還具備嵌套關系。主要表現(xiàn)在以下幾點：

1）由于建筑物的高度和位置因素，等高線相當密集，并且越是密集就越是規(guī)則，越能建立等高線族，是不同地形等高線族的代表。

2）等高線能夠反映的地形種類較少，和建筑物相比，自然地形沒有建筑物規(guī)則，也沒有建筑物的高度，起伏較小，地勢相對比較愛哦平緩。因此，等高線之間的差異不大。

3）樹木比較密集高大的區(qū)域，等高線也比較密集，但是相對建筑物，樹木的等高線有很大的差異性，不像建筑物那樣形狀規(guī)則。

因此，利用相似性的原理將等高線進行分組，可以進行詳細的區(qū)分。在復雜的建筑物結構中，利用等高線進行模型的識別和重建，能夠有效解決在施工中遇到的一些問題。

由于高等線族是閉合的等高線，可以利用LIDAR 點云構TIN 模型并生成等高線，再結合規(guī)則、會波點密度、建筑物面積大等，能夠得到建筑物的等高線，建筑物范圍以內的LIDAR 點云即為建筑物點云；未在范圍之內的，即為非建筑物點云。

3 機載LISAR 技術

LISAR 技術能夠自一個精度點獲得周邊所有的信息數(shù)據(jù)，并生成三維實景圖。機載LISAR 技術產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是構建三維城市的重要數(shù)據(jù)來源之一。利用機載LISAR 技術進行建筑物的構建分為2 部分：探測和重建模型。在探測階段，一般采取數(shù)據(jù)波的方式把數(shù)字地面模型提取出來，然后根據(jù)實際情況去除不需要的地面點，得到需要的目標點，并進行分割和分類，從而得到精準的建筑物區(qū)域。然后利用衛(wèi)星圖像、LIDAR 數(shù)據(jù)、多光譜影響等技術，盡可能地提高對建筑物的探測精度。

建筑物的模型構建階段一般采用2 種方式：數(shù)據(jù)驅動和模型驅動，2 種方法各有優(yōu)劣，對于結構簡單的建筑物，都有較好的應用效果，但是對于復雜建筑物，要精準地定位重建有一定的困難。而通過等高線族的方式進行模型重建，能夠深入反映建筑物的層次情況，對建筑物的識別和重建有極大的提升作用。

4 基于等高線族原理分析的屋頂識別

利用等高線族分析而得到等高線族樹，每一個樹上的葉子就代表每一個建筑物的屋頂，只要將等高線族樹中的節(jié)點信息和等高線提取出來，就能得到詳細的屋頂信息數(shù)據(jù)。具體闡述如下。

4.1 點云的分配

在等高線族分析法的基礎上進行的點云分割是從整體上進行分配的，根據(jù)建筑物的形狀和類型，抽絲剝繭，然后進行點云的分配，這樣自上而下的分割方法，不管是效率還是精準度，都比傳統(tǒng)的點云分割更具優(yōu)勢。屋頂點云分配的過程主要是根據(jù)等高線組數(shù)的節(jié)點進行分配，逐層逐次，已分配好的數(shù)據(jù)不參與后續(xù)的分配活動，這樣的分配一直持續(xù)到?jīng)]有節(jié)點可以進行分配為止。

4.2 屋頂?shù)淖R別

點云分配完成，等高線族進行更詳細的分類后，進行房屋模型重建工作，首先對屋頂進行精準分離，精準識別屋頂?shù)念愋?、大小。因此，屋頂類型識別是屋頂模型重建的關鍵點?，F(xiàn)有的屋頂模型數(shù)據(jù)庫中，都需要人為的干預，費時費力。經(jīng)過分析，通過數(shù)字地面模型得到的等高線，能夠精準反映屋頂?shù)男螤睢?/p>

5 基于等高線族分析的建筑物重建思路

如圖1 所示，圖a 表示1 個2 層結構建筑的原始點云圖；圖b 是根據(jù)圖a 以及等高線族分析法所生成的等高線圖；圖c 和圖d 分別表示通過等高線族分析法得到的不同層次、不同高度的等高線族；圖e 和圖f 分別表示該層次所重建的模型；圖g 表示模型合并后整個建筑物的完整模型。因此，利用等高線族分析法，為從LIDAR 數(shù)據(jù)中提取建筑物模型提供了一種新思路。

圖1 2 層建筑模型重建

5.1 多次回波點云的濾波

在利用等高線族分析法提取、識別建筑物的過程中，根本任務是等高線的處理。等高線的質量決定后續(xù)算法的處理復雜度，也決定了最終建筑物重建結果。因此，在實際重建過程中，首先對LIDAR 點云進行預處理。

5.2 德勞內（Delaunay）三角化

通過對離散點云建立Delaunay 三角網(wǎng)[2]實現(xiàn)三角化。

5.3 提取等高線

提取等高線的重點是獲取LIDAR 點云的等高線，利用Delaunay 三角網(wǎng)跟蹤等高線獲得點云原始等高線。然而對于地形、植被、建筑物的等高線有所不同，于建筑物等高線相比，地形的較長、植被的面積較小。所以，將等高線的長和面積作為閾值，通過對長和面積設置初始值，剔除植被、地形的等高線。

5.4 等高線族分析

分析等高線的重點是將等高線進行分族，通過對等高線的相似性和拓撲關系進行分析實現(xiàn)分族。

5.5 模型構建

通過應用等高線分析法進行分族，能夠實現(xiàn)建筑物不同層次結構的分離。對不同層次分離過程中，得到不同層次的完整的外部輪廓。在建筑物重建階段，利用等高線族分析結果，將同一分族形成點鏈，對形成的點鏈進行再次分割，通過閾值設置進行參數(shù)化，最終可以得到精準的建筑物模型。

6 結語

本文提出了基于等高線分族的建筑物重建方法，討論了利用等高線分析法獲得建筑物重建的一些優(yōu)勢。由實驗結果可知，等高線分析法的確可以很好地獲得三維建筑的結構特征。為從LIDAR 點云數(shù)據(jù)中重構建筑物三維模型提供了一種新方法。