機載LiDAR數(shù)據(jù)的建筑屋頂點云提取方法

為解決機載lidar點云數(shù)據(jù)建筑物提取精度不高的問題,首先分析了現(xiàn)有的基于機載lidar點云數(shù)據(jù)的建筑物提取方法；然后綜合地形、樹木、建筑物密度等對建筑物提取的影響,以德國斯圖加特市法伊英根的lidar點云數(shù)據(jù)為例進行了建筑物提取實驗；最后對提取結(jié)果進行了定量精度評定。結(jié)果表明,基于影像的機載lidar點云數(shù)據(jù)建筑物提取精度為93.1%；而基于數(shù)學形態(tài)學圖像的處理方法和基于delaunay三角剖分的方法受建筑物形狀和地形等限制較多,提取精度分別為87.6%和81.3%,說明基于影像的機載lidar點云數(shù)據(jù)建筑物提取方法的準確性較高,限制性條件較少。

針對目前機載lidar點云數(shù)據(jù)存在的數(shù)據(jù)組織效率低下以及不利于查詢等問題,本文提出了一種基于體元的建筑物提取算法。首先,構(gòu)建體元模型實現(xiàn)機載lidar數(shù)據(jù)的真三維描述;然后,計算局部鄰域曲面擬合殘差,將殘差最小的體元視作種子體元;最后,根據(jù)局部鄰域法向量夾角準則來實現(xiàn)種子體元的區(qū)域增長,從而獲得建筑物點。本文選取isprs公開的點云濾波測試數(shù)據(jù)中的8種復雜場景進行實驗,實驗結(jié)果表明:本文算法不僅原理簡單、容易實現(xiàn),而且具有較好的魯棒性,不會受地形以及建筑物類型和尺寸的限制,kappa系數(shù)達到80%以上,實現(xiàn)了復雜場景下建筑物的提取。

設(shè)計了一種采用多種策略的建筑腳點提取方法,針對建筑腳點提取中的兩個關(guān)鍵步驟———數(shù)據(jù)分類和建筑腳點分割,分別提出和引入了鄰近關(guān)系和r半徑點密度,從僅反映單次反射的dsm數(shù)據(jù)中,直接提取出建筑表面點。

從機載雷達點云數(shù)據(jù)中快速準確提取建筑物是當前研究的難點和熱點。在對現(xiàn)有建筑物點云提取方法充分研究和分析的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于lidar點云的建筑物提取方法。首先根據(jù)建筑物的幾何特性提取初始建筑物輪廓點;然后構(gòu)建局部協(xié)方差矩陣計算點云分布特征,剔除非建筑物輪廓點;最后利用dbscan聚類算法對建筑物輪廓點聚類,以聚類結(jié)果為基礎(chǔ)構(gòu)建緩沖區(qū),以緩沖區(qū)內(nèi)所有建筑物輪廓點為初始種子點,采用圓柱體鄰域進行多種子點區(qū)域增長,實現(xiàn)建筑物點云的提取。通過兩組試驗,共5組數(shù)據(jù)驗證本文算法的性能。試驗結(jié)果表明,該方法能夠準確、有效地提取多層復雜的建筑物點云,效率高,且具有一定的適用性。

一座建筑物是不能沒有屋頂?shù)?，同時屋頂?shù)淖饔靡卜浅Ｖ匾Ｎ蓓斒墙ㄖ锇l(fā)揮出其本身功能的重要保障，如果對建筑物進行施工的時候，屋頂?shù)慕ㄔO(shè)質(zhì)量沒有達到標準，就會使整個建筑物的使用價值都丟失，所以屋頂?shù)氖┕ぜ夹g(shù)是很重要的。本文主要對建筑屋中屋頂?shù)氖┕みM行分析，從平屋頂以及坡屋頂兩個方面進行施工技術(shù)的闡述。

建筑屋頂主要有兩種類型，分別為平屋頂以及坡屋頂，這兩種屋頂都各具各的施工要點以及方法，施工人員這兩種屋頂?shù)氖┕ぜ记啥家莆?，以便能夠滿足建設(shè)單位的要求，同時也能夠使建筑屋頂變得更加的美觀，最為重要的是能夠使建筑性能更佳。本文主要是從平頂屋以及坡屋頂兩方面來對建筑屋頂?shù)氖┕ひc及其方法進行了介紹，希望能夠有所幫助。

針對建筑物立面幾何模型構(gòu)建的難題,該文提出了一套完整的建筑物立面提取方法。在車載-機載lidar點云數(shù)據(jù)精確配準的基礎(chǔ)上,首先提取出機載建筑物的外輪廓線,通過設(shè)置輪廓線緩沖區(qū)實現(xiàn)立面點云分割,然后采用隨機抽樣一致性(ransac)平面探測算法探測建筑物主立面,最后結(jié)合立面語義規(guī)則及面片之間的拓撲關(guān)系構(gòu)建建筑物立面的三維線框模型。實驗結(jié)果表明,新方法能準確、有效地構(gòu)建建筑物立面模型。

建筑屋頂節(jié)能方法

提出了顧及多面片建筑物模型拓撲關(guān)系的邊界提取方法。針對多面片建筑物的特點并基于最小二乘法,設(shè)計了一套適合多面片建筑物的邊界規(guī)則化方法,并生成了3維建筑物模型。實驗證明,本文方法對于多面片建筑物模型的3維自動重建都是可行和有效的。

簡述三種典型的利用lidar點云自動提取建筑物的方法。提出對建筑物提取結(jié)果的精度評價指標,并對三種方法的提取結(jié)果進行比較。結(jié)果表明基于dempster-shafer理論的建筑物自動提取方法最為穩(wěn)健。

建筑屋頂講解

機載激光雷達（lidar）數(shù)據(jù)是離散的三維點云,同一個建筑面的三維激光腳點具有隨機分布的特性,并且由于建筑本身形狀的多樣性和復雜性,以及建筑物周圍環(huán)境的復雜性,導致從lidar數(shù)據(jù)提取建筑物輪廓線變得更加困難。提取建筑物的輪廓線,最關(guān)鍵的就是提取lidar數(shù)據(jù)中建筑物的邊緣點。文中提出一種改進的提取lidar點云數(shù)據(jù)邊緣點方法：設(shè)定具體的半徑和閾值,把lidar點云數(shù)據(jù)中存儲的每個點作為圓心建立包裹圓,求得點云數(shù)據(jù)中其他點到該點的距離,并統(tǒng)計落在包裹圓內(nèi)點的個數(shù),通過每個包裹圓內(nèi)點的個數(shù)跟設(shè)定的閾值進行比較,從而確定該點是否為邊緣點。通過仿真發(fā)現(xiàn),文中算法與alphashape算法相比,在保持邊緣點提取效果的基礎(chǔ)上,極大減少了運行時間,總體效率有了顯著地提高。

如今的高層建筑屋頂形體復雜,如何準確地計算出作用在其上的風荷載值是每一位結(jié)構(gòu)工程師都會遇到的問題。介紹的是作者的一種計算方法,僅供參考。

對原始lidar點云數(shù)據(jù)采用謝別德法進行內(nèi)插生成規(guī)則格網(wǎng)的數(shù)據(jù)形式dsm,利用雙次最小二乘法來進行濾波分離地面點云和非地面點云形成dtm,從而得到了規(guī)則化的dsm.采用區(qū)域增長法對規(guī)則化的dsm進行分割,去除非建筑物點云,獲取建筑物點云信息.采用canny算子來將分割后的影像進行建筑物邊緣的提取,采用基于hough變換檢測直線來對提取出的建筑物邊緣進行規(guī)則化操作使其光滑均勻,最后使用e3de3.0軟件進行建筑物三維模型的建立.

機載激光雷達是dem生產(chǎn)和城市三維重建的重要技術(shù)手段之一。文章在現(xiàn)有濾波算法的基礎(chǔ)上提出一種基于lidar影像分層的分割算法。該方法按照固定的高差間隔將dsm劃分為不同高度的數(shù)據(jù)層;然后在不同的數(shù)據(jù)層中對圖像目標進行分割,并計算各個圖像目標的特征變化;最后分析影像分割在垂直方向上尺寸和形狀的變化以及其中心位置的偏移,在此基礎(chǔ)上完成建筑物的提取。結(jié)果表明上述方法可有效地提取大規(guī)模復雜的建筑物。

激光雷達技術(shù)(lidar)已廣泛應(yīng)用于數(shù)字高程模型(dem)的快速獲取和三維城市模型的建立中,但仍有許多不足之處,需要做更深入的研究。本文介紹了一種新的建筑物提取方法,稱之為fc-s法。該方法首先利用等高線特征進行濾波,從lidar數(shù)據(jù)內(nèi)插的數(shù)字表面模型(dsm)中提取出dem,利用dsm與dem的高差閾值和dsm邊緣特征參數(shù)去掉地面點和汽車等矮小物體,獲得主要包含植被和建筑物的地物點群,然后對地物點群進行分割,利用二次梯度和面積等參數(shù)去掉植被點,并采用迭代逼近的方法精化建筑物。文章通過實驗對所提方法進行驗證,并借助高分辨率的航空影像對建筑物提取結(jié)果進行評估,評估結(jié)果表明該方法能夠在地形起伏的區(qū)域中較準確地提取出建筑物。

第一節(jié)坡屋頂構(gòu)造 一坡屋頂?shù)某兄亟Y(jié)構(gòu) 1承重結(jié)構(gòu)類型： 橫墻承重：適用于開間為4.5m以內(nèi)、尺寸較小的房間，如住宅、宿舍、旅 館等建筑。 屋架承重：多用于要求有較大空間的賤種，如食堂、教學樓等。 梁架承重。：我國的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式，可以簡稱為木框架。 坡屋頂?shù)某兄亟Y(jié)構(gòu)類型 (a)橫墻承重；(b)屋架承重；(b)梁架承檁式屋架 2承重結(jié)構(gòu)構(gòu)件： 1）屋架 屋架形式常為三角形，由上弦、下弦及腹桿組成，所用材料有木材、鋼材及 鋼筋混凝土等。木屋架一般用于跨度不超過12m的建筑；將木屋架中受拉力的下 弦及直腹桿件用鋼筋或型鋼代替，這種屋架稱為鋼木屋架。鋼木組合屋架一般用 于跨度不超過18m的建筑；當跨度更大時需采用預(yù)應(yīng)力鋼筋混凝土屋架或鋼屋 架。 2）檁條 檁條所用材料可為木材、鋼材及鋼筋混凝土，檁條材料的選用一般與屋架所 用材料相同，使兩者的耐久性接近。 3承重結(jié)構(gòu)布

機載激光掃描系統(tǒng)是集成了gps、慣性導航系統(tǒng)(ins)和掃描激光測距系統(tǒng)并利用飛機作為運行平臺,來獲取地面的三維位置,進而快速生成數(shù)字表面模型(dsm).隨著機載掃描激光測距系統(tǒng)的不斷完善和發(fā)展,獲取城市dsm數(shù)據(jù)也變得越來越快速,而且方便和經(jīng)濟可靠,地面激光點的密度也大大提高.目前國外激光掃描系統(tǒng)的激光點密度一般都達到了1～20點/m2,因此利用機載激光掃描系統(tǒng)獲取的城市dsm提取建筑物也漸漸受到重視.利用激光掃描數(shù)據(jù)提取建筑物可以分為兩大類,第一類是單純以獲取的機載激光測距數(shù)據(jù)來提取建筑物,第二類是融合激光測距數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息的建筑物提取,如融合航空影像、融合ikonos高分辨率衛(wèi)星影像來提取建筑物.本文對國際上利用機載激光掃描測距數(shù)據(jù)進行建筑物提取的最新研究進展進行了一些分析,同時也給出了應(yīng)用我國研制的機載激光掃描數(shù)據(jù)提取建筑物的試驗研究和初步結(jié)果.

提出一種從機載lidar點云數(shù)據(jù)中自動提取建筑物平面的方法。給出了基于邊長約束的三角形生長算法對建筑物初始區(qū)域進行提取,針對提取出的建筑物腳點,利用自適應(yīng)meanshift方法在特征空間中對其進行聚類分析,并提取出平面目標,最后利用alpha-shape算法生成建筑物平面的輪廓線。通過實驗證實了方法的有效性。

關(guān)于建筑屋頂綠化的研究（二） 八、屋頂綠化養(yǎng)護管理。 減少人工養(yǎng)護，節(jié)省人力、財力的投入是屋頂綠化的原則之一。但這不等于不需要養(yǎng)護。 隨著屋頂草坪、空中花園的增多，其養(yǎng)護管理應(yīng)納入城市園林綠地的養(yǎng)護管理范疇，予以必 要的專項投入。 (一)、輕型屋頂綠化管理粗放，原則上正常年景不澆水、不施肥、不修剪，但要根據(jù)當 年的氣候特點，適時適量做好養(yǎng)護，特別是必要的補水和維護。要加強觀測，發(fā)現(xiàn)問題及時 處理，比如草坪中滋長的樹苗必須及時拔掉。 (二)、屋頂花園的景觀近似于地面園林，但由于其與地表土層隔離，為空中花園，管理 要更為精細，要做到適時澆水、施肥、及時除蟲防病、打藥、修剪、避寒等一系列必要的管 理工作。 九、工程造價。 輕型簡式屋頂綠化例1：①隔根、排水、定格材料每平方米35-45元；②佛甲草、太陽 花景天植物每平方米30-40元；③輕型基質(zhì)材料每平方米10-2

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空間從來就不是單純而中性的物質(zhì)器皿,而是復雜的政治、經(jīng)濟與文化雜糅后的產(chǎn)物。權(quán)力關(guān)系通過空間來顯現(xiàn),而空間也反過來構(gòu)成一種新的權(quán)力機制。本文以屋頂為研究對象,從空間構(gòu)成入手,分析屋頂空間形態(tài)與權(quán)力運作的關(guān)系,解讀權(quán)力作為形成空間的隱性動因?qū)臻g的作用,強調(diào)\"權(quán)力生產(chǎn)空間,空間塑造人的行為\"這一規(guī)律。