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更新時間：2025.04.27
基于局部高程差異的建筑物提取算法

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傳統(tǒng)算法直接使用數(shù)字表面模型(DSM)進行建筑物提取,忽略了地形影響,只適用于地形變化較小的區(qū)域。針對該問題,提出了一種基于局部高程差異的建筑物提取算法。利用地物相對于局部區(qū)域的高程差異來反映地物高度,再運用基于知識的提取算法提取建筑物。實驗結(jié)果表明,該算法具有較高的精度,比SVM算法降低了1.18%的誤提率和6.51%的漏提率。

建立包裹圓提取建筑物LiDAR點云邊緣點的算法

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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(fù)雜性,以及建筑物周圍環(huán)境的復(fù)雜性,導(dǎo)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alpha shape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。

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