%0 Journal Article
%T 利用目标区域拓扑关系图提取建筑物点云<br>Building Points Detection from Airborne LiDAR Point Clouds Using Topological Relationship Graph Within Each Object Region
%A 黄荣刚
%A 杨必胜
%A 李健平
%A 田茂
%A 梁新美&lt
%A br&gt
%A HUANG Ronggang
%A YANG Bisheng
%A LI Jianping
%A TIAN Mao
%A LIANG Xinmei
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2017
%R 10.13203/j.whugis20160112
%X 建筑物提取一直是机载激光点云数据处理研究的热点，其中建筑物和其他地物之间的区分是研究的核心和难点。为提高建筑物与其他地物在机载激光点云中的区分能力，提出了一种建筑物点云层次提取方法。首先，在点云滤波后，从非地面点云中提取建筑物候选区域；然后，通过形态学重建和点云平面分割方法对建筑物候选区域构建多尺度空间，并建立目标区域的拓扑关系图；最后，在拓扑关系图基础上，利用5种特征量对目标区域分类，并精确提取建筑物点云。为了测试算法的有效性和可靠性，利用国际摄影测量与遥感学会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing，ISPRS）提供的Vaihingen和Toronto两组测试数据集进行实验，并由ISPRS对结果进行评估，其中基于面积和目标的完整度、正确率和提取质量分别都大于87.8%、94.7%、87.3%。与其他建筑物提取方法相比，该方法在基于面积和目标的质量指标方面最为稳定。实验结果表明，在不同的城市场景下，该算法能够稳健地提取建筑物，并保持很高的正确率
%K 机载激光雷达
%K 点云数据
%K 形态学重建
%K 点云分割
%K 建筑物提取
%K 拓扑关系图
%K &lt
%K br&gt
%K airborne laser scanning
%K point clouds
%K morphological reconstruction
%K point segmentation
%K building detection
%K topological relationship graph
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract5705.shtml