CN106772433A - 基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法 - Google Patents

基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出的是一种基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,包括以下步骤:(1)提取建筑外边界和孔洞边界;(2)优化分割建筑内外边界线;(3)构建建筑线画图。本发明的优点:(1)可全自动从机载点云中提取建筑的线划图,高效、便于后续更加客观全面评价先画图的精度;(2)采用混合关键点表达方法制作建筑的线画图,有效兼顾了先画图的精度和人造建筑几何外观的规则性;(3)本发明提取的建筑线画图一并融合了先验知识软约束,使得生成的建筑线化图在整体宏观尺度上具有很强的一致性。

Description

基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法
技术领域
本发明涉及的是一种基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,属于遥感科学技术领域。
背景技术
当前传统纸制地图提供的信息已经无法满足人们生产生活的需求,伴随着计算机技术、存储技术、空间数据库技术和地理信息技术(Geographic Information Science,GIS)的发展,传统纸质地图也随之以一种新的载体形式-即电子地图或矢量地图,逐步取代了传统的纸质地图,成为当今纸制地图的载体和重要的表现形式;在此背景下当今数字化产品的生产技术也逐步完善和提高,如数据获取、空中三角测量、质量控制、产品应用、生产管理等诸多环节都形成了一定的作业标准和规范,便于后续各种产品之间的兼容和共享;当今在测绘业界,形成了以数字高程模型(DEM)、数字正射影像图(DOM)、数字线划地图(DLG)和数字栅格地图(DRG)为代表的4D数字化产品,这些数据产品已为民经济发展提供了重要的数据支撑,并成为国民经济建设部门进行决策、管理、设计、规划的主要依据,同时也为我国解决人、资源、环境和灾害等重大社会可持续发展问题的基本信息手段。
4D数据产品中是最为常见的数字化产品当属数字线划地图(Digital LineGraphic,DLG),DLG是现有地形图要素的矢量数据集,保存各要素间的空间关系和相关的属性信息,全面地描述地表目标,目视效果与同比例尺一致,但色彩更为丰富,DLG可满足各种空间分析要求,可随机地进行数据选取和显示,与其他信息叠加,可方便进行空间分析、决策;其中部分地形核心要素可作为数字正射影像地形图中的线划地形要素,同时DLG集放大、漫游、查询、检查、量测、叠加等功能为一体,便于图层分层,可方便快速的生成专题地图,又称矢量专题信息DTI(Digital Thematic Information),DLG的技术特征为:地图地理内容、分幅、投影、精度、坐标系统与同比例尺地形图一致;图形输出为矢量格式,任意缩放均不变形,可方便与其他DEM、DOM和DRG数据产品进行融合,便于决策者集成异源数据进行联动分析和决策。
现有技术方案有以下几种:
(1)利用数字摄影测量系统,采用以人工作业为主的三维跟踪的立体测图方法;目前,国产的数字摄影测量软件VirtuoZo系统和JX-4C DPW系统都具有相应的矢量化模块,测图精度较高,并配合多种测图方式:先外业后内业、先内业后外业、内外业调绘、采编一体化等诸多方式,一般而言,由外业作业人员对测区加密控制网,基于全数字摄影测量系统的数字线划地图的各种算法被加入后,可以实现半自动或手动定向,在DLG生产过程中,可以利用航片和高分辨率卫片进行立体测图,在测图过程当中,相片中的地物和地貌分辨不清时,可以用估测的方式进行测图,之后再补测,将补测数据重新录入,由于立体的图形可以与DOM进行叠加,并且可以硬件放大、缩小和漫游,提高了作业精度;
(2)解析或机助数字化测图;该方法在解析测图仪或模拟器上对航片和高分辨卫片进行立体测图,获取DLG数据,该方法还需进一步借助GIS或CAD等图形处理软件,进一步编辑获得的数据,生产最终的成果数据。具体操作时,从航摄像片或卫星遥感影像上准确判绘水系、交通、工矿设施和植被等要素,不能准确图形或者属性数据应到野外进行调绘。然后根据内业预采的成果,到野外进行全面核查、纠错和补调;
(3)通过对现有的DOM或DRG图矢量化获取;利用DOM正射影像图,利用ESRI或者VirtuoZo等GIS软件在图上进行相应要素的采集、编码和入库等工作,或者对现有的纸质地形图进行扫描,继而进行DLG数据采集及属性录入,完成纸质要素的矢量化存储;
(4)野外实测地图;利用现有的全站仪、经纬仪、GPS和三维激光扫描仪对测区进行实测,完成内业数据处理和矢量成图;
(5)数字线划图缩编的方式;根据缩编数据与产品数据的对比分析建立相应的数据模板用于继承、转换或编辑处理等操作。
现有技术有如下缺点:
(1)上述作业方式更多的需要人机交互,线画图的质量往往取决于操作员的行业知识和熟练操作软件的程度,不同操作员往往得到的DLG精度也大相径庭;
(2)当前通过卫片或者航片中矢量化,获取DLG,逐步成为基础地理数据更新的一种重要手段,众所周知,由于航片或者卫片容易受到飞行平台、气候特征和大气质量等诸多因素的影响,数据中包含目标往往存在模糊、失真和比度差等缺陷,在此数据之上解析得到的DLG精度注定会大打折扣。
发明内容
本发明提出的是一种基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其目的旨在解决当前建筑线画图的生成往往采用人机交互进行、效率较低、成果精度不高,以及当前建筑线画图的生产没有考虑到建筑群之间的关系,生成的建筑线画图之间往往缺乏一致性约束的问题。
本发明的技术解决方案:基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,包括以下步骤:
(1)提取建筑外边界和孔洞边界;
(2)优化分割建筑内外边界线;
(3)构建建筑线画图。
本发明的优点:
(1)可全自动从机载点云中提取建筑的线划图,高效、便于后续更加客观全面评价先画图的精度;
(2)采用混合关键点表达方法制作建筑的线画图,有效兼顾了先画图的精度和人造建筑几何外观的规则性;
(3)提取的建筑线画图1并融合了先验知识软约束(周围局部范围内建筑的走向),使得生成的建筑线化图在整体宏观尺度上具有很强的一致性。
附图说明
附图1是本发明实施例的建筑线画图总体技术流程图。
具体实施方式
基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,包括以下步骤:
(1)提取建筑外边界和孔洞边界;
(2)优化分割建筑内外边界线;
(3)构建建筑线画图。
所述孔洞边界又称内边界。
所述步骤(1)提取建筑外边界和孔洞边界:建筑外边界和孔洞边界的提取算法结合了alpha shape算法和最小生成树MST(Minimum Spanning Tree)算法,通过MST组织alpha shape的初始结果,其后在遍历MST过程中搜索唯一的建筑外边界和潜在的一条或者多条内部孔洞边界,具体包括如下步骤:
①首先利用alpha shape算法提取建筑外边界线和孔洞边界点,之所以选择alphashape算法是因为通过调整参数α值,能够方便控制生成边界的“厚度”,能够充分保持边界细节,但这些边界点仅仅是一堆无组织的离散点,不具备点序间的顺序或者逆序拓扑;
②构建MST,组织上述离散点,在构建MST过程中,边的权重考虑了朝向和欧式距离两种因素;
③从MST中查找所有度为1的节点作为起始点;
(A)
其中B i 1B i |Bi| 分别为当前边界B i 的起止点,B i 的起止点间距,表示B i 的长度,ρ为点云平均点密度,N 为提取边界包含的最少点数,直观上,在满足约束条件的前提下,提取边界越长,首尾间距越短,目标函数(A)越趋于最小化;
搜索使目标函数(A)中B i 最小化时所对应的深度子树,将该深度子树作为唯一的建筑外边界,在求解建筑外边界时,最小化B i 往往对应MST中的最大深度子树;
④仍依据公式(A),从剩余未被标记的MST节点中遍历潜在内部孔洞边界,该过程递归执行,直至所有潜在孔洞边界提取完毕。
所述步骤(2)优化分割建筑内外边界线,由于组成内外边界线的点比较密集,并且这些点呈现出不规则的锯齿状几何外观,无论从线画图的“紧凑性”(含有较少的关键点)和线画图的“规则性”(满足建筑规则性的几何外观)角度而言,都不能很好的表示二维建筑的轮廓,因此本发明进一步精确分割建筑内外边界,将每条建筑边界分割为具有实际物理意义的多条独立直线段,以便生成代表建筑轮廓线的建筑内外边界关键点;
基于上述理解,对建筑内外边界线分割的具体方法如下:
给定任意一条建筑内外边界线,通过最优化点标记过程F,将其分割为m条边界段L= {L 1 ,L 2 ,…,L m },任意L i p i 1 ,p i 2 ,…, p i ni 点集构成,以实现分割后边界段标号连续,且与真实建筑内外边线走向具有一致性,设计目标能量优化函数如下:
(B)
其中,E alignment =E distance +E direction
(C)
其中,,为点到潜在分割直线段的欧式距离,初始分割段标号由RANSAC算法提供,E distance 惩罚点到所属边界直线段距离的不一致性,距离越远,惩罚越大;
(D)
其中p i j 的方向向量,N Li 为分割后边界段L i 的法向量,为向量点乘符号,E direction 惩罚当前点正切方向和分割后的边界直线段方向向量的不一致性,若二者偏离越大,相应惩罚也越大;
针对平滑项而言,由于建筑内外边界线提取算法已经将建筑内外边界点连接为具有前后相接的边界环,因此在进一步分割建筑内外边界段时,对当前点进行平滑仅考虑其前后相连的两结点,如果当前点和前后两结点标号不一致时,距离越近,对当前点标号惩罚越大,优化方程如下:
(E)
其中,F(p i j )为对点p i j 实施的标号过程,为示性函数。
如果仅仅利用E alignment E smooth 两项分割建筑内外边界线,往往会产生过分割,为尽可能保证分割后建筑内外边界段与真实屋顶相一致,限制产生过多琐碎的分割边界段,在优化目标函数(B)中增加保真项:
(F)
其中,|Li|为边界段中包含点的数量,Maximum|L i |为边界段集合L中最长边界段所含点数,E fidelity 惩罚较小尺寸边界段,并将其与其余较大尺寸边界段合并,以减少标号的数目,由于保真项目的引入,虽然在一定程度上解决了过分割问题,但是仍会出现较小尺寸的面片边界被合并到物理空间不连续的其他边界段中,即所谓的“欠分割”现象;
为解决由于E fidelity 带来的“欠分割”效应,针对标号后的边界段,构建无向图,然后在无向图中聚类连续标号,从而实现边界段的再标号,此时得到的边界段,为最终建筑内外边界线分割线段,为求解目标函数(B)采用alpha-expansion算法,将求解公式(B)转化为求解图结构中最大流最小割问题,边界点的初始标号由RANSAC算法提供,ω a ω s ω f 的初始值设为相同值,且满足ω a +ω s +ω f =1。
所述步骤(3)构建建筑线画图,具体包括以下步骤:
1)提取建筑内外边界线关键点;
2)线画图中建筑外边界和内部孔洞边界线的组合;
3)局部区域屋顶边界的对齐处理。
所述步骤1)提取建筑内外边界线关键点,提取建筑边界关键点是为了简化和规则化建筑内外边界使得生成的建筑线画图具备 “轻量型”和“紧凑性”的特征,具体方法如下:
① 利用无向图组织标记后的边界段,依据点标号,聚类得到具有点序拓扑的边界段集合;
② 通过最小二乘拟合每条边界段,并得到相应直线参数和拟合残差,拟合残差反应了拟合直线的可靠程度,如果拟合残差小于可靠度阈值,将当前边界段的起止点及其在拟合直线上的投影点存入查找表;如大于可靠度阈值,将当前边界段包含的所有点均存入查找表;所述查找表为包含原始点和投影点映射关系的数据结构,如果原始点未被投影,则二者保持一致。
本发明提取出的关键点是利用原始边界点和/或投影点相结合的方式对建筑内外边界进行混合表达,体现出了边界表达的灵活性:一方面原始关键点能够更加详细地刻画边界细节;另一方面投影关键点则实现了利用可靠直线段来逼近面片边界的简化表达,既减少了最终线画图的中顶点的数目,又同时保证了模型规则性的几何外观。
所述步骤2)线画图中建筑外边界和内部孔洞边界线的组合:为满足对矢量数据存储数据结构的标准要求,建筑唯一的外边界需要按照顺序拓扑进行组织,如果建筑存在多条潜在的孔洞内边界,需要对内部孔洞边界线按照逆序拓扑进行组织,同时需要搜索出内部孔洞边界所依附的建筑外边界,即对建筑外边界而言其与内边界之间为一对多的关系,而针对每条内边界而言,其相对于建筑外边界为一对一的关系。
所述步骤3)局部区域屋顶边界的对齐处理:
由于建筑在局部区域表现出很强的格式塔布局,往往局部区域的多幢建筑在建筑朝向上具有一致性,因此针对单幢建筑应该使得边界忠实拟合边界外,同时对于周围的多幢建筑也应该使得他们之间具有一致性;因此求取当前建筑及其周边建筑多幢建筑的主方向,如果当前建筑的边界与周边多幢建筑的主方向具有一致性,需要将当前建筑的主方向调整至周边建筑的共同主方向,求解局部区域建筑群主方向,建筑群边界在与本身朝向方向和与朝向相互正交的两个方向上具有最小投影,建筑群的主要边界决定了建筑朝向,因此通过对建筑群外边界在两个朝向方向上的投影做环路积分求得该方向d,目标方程如下:
(G)
其中表示建筑外边界多边形的线段方向,F为建筑外边界点集,|F|表示该集合中点的数目,表示主方向d的正交方向,为向量点乘符号。
对于目标函数(G),采用Newton 法求解,实验发现,大约需要10次迭代便能达到π/360的精度要求。
本发明首先综合alpha shapes和MST提取建筑轮廓线,在此基础之上,采用最优化方法进一步分割建筑轮廓线,提取建筑关键点,绘制建筑线画图,此时线画图是由部分原始边界点和投影关键点混合表达而成,一方面增强了构建线画图的灵活性,另一方当面可以保留复杂建筑轮廓边界的细节,在此基础之上,本发明进一步根据当前建筑周边建筑群的主方向,调整当前建筑边界的走向,使得局部建筑群之间的边界走向也具有很强的一致性。
本发明利用当前的机载激光雷达数据ALS(Airborne Laser Scanning, ALS),从机载点云中快速、准确、全自动构建建筑线画图,为建筑用地的实时监测、更新提供准确的数据支撑;通过采用全自动建筑DLG数据快速提取,避免人机交互带来的建筑DLG成果的不确定性,能够客观评估成果的精度,另外由于当前机载点云密度较大,其数据获取不受环境和大气等诸多因素影响,能够避免由于影像判读中带来几何精度的不确定性。

Claims (7)

1.基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是包括以下步骤:
(1)提取建筑外边界和孔洞边界;
(2)优化分割建筑内外边界线;
(3)构建建筑线画图。
2.根据权利要求1所述的基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是所述步骤(1)提取建筑外边界和孔洞边界,具体包括如下步骤:
①首先利用alpha shape算法提取建筑外边界点和孔洞边界点,之所以选择alphashape算法是因为通过调整参数α值,能够方便控制生成边界的“厚度”,能够充分保持边界细节,但这些建筑内外边界点仅仅是一堆无组织的离散点,不具备点序间的顺序或者逆序拓扑;
②构建MST,组织上述离散点,在构建MST过程中,边的权重考虑了朝向和欧式距离两种因素;
③从MST中查找所有度为1的节点作为起始点,
(A)
其中B i 1B i |Bi| 分别为当前边界B i 的起止点,B i 的起止点间距,表示B i 的长度,ρ为点云平均点密度,N为提取边界包含的最少点数,直观上,在满足约束条件的前提下,提取边界越长,首尾间距越短,目标函数(A)越趋于最小化;
搜索使目标函数(A)中B i 最小化时所对应的深度子树,将该深度子树作为唯一的建筑外边界,在求解建筑外边界时,最小化B i 往往对应MST中的最大深度子树;
④仍依据公式(A),从剩余未被标记的MST节点中遍历潜在内部孔洞边界,该过程递归执行,直至所有潜在孔洞边界提取完毕。
3.根据权利要求1所述的基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是所述步骤(2)优化分割建筑内外边界线,具体方法如下:
给定任意一条建筑内外边界线,通过最优化点标记过程F,将其分割为m条边界段L={L 1 , L 2 ,…,L m },任意L i p i 1 ,p i 2 ,…, p i ni 点集构成,以实现分割后边界段标号连续,且与真实建筑内外边线走向具有一致性,设计目标能量优化函数如下:
(B)
其中,E alignment =E distance +E direction
(C)
其中,,为点到潜在分割直线段的欧式距离,初始分割段标号由RANSAC算法提供,E distance 惩罚点到所属边界直线段距离的不一致性,距离越远,惩罚越大;
(D)
其中p i j 的方向向量,N Li 为分割后边界段L i 的法向量,为向量点乘符号,E direction 惩罚当前点正切方向和分割后的边界直线段方向向量的不一致性,若二者偏离越大,相应惩罚也越大;
针对平滑项而言,由于建筑内外边界线提取算法已经将建筑内外边界点连接为具有前后相接的边界环,因此在进一步分割建筑内外边界段时,对当前点进行平滑仅考虑其前后相连的两结点,如果当前点和前后两结点标号不一致时,距离越近,对当前点标号惩罚越大,优化方程如下:
(E)
其中,F(p i j )为对点p i j 实施的标号过程,为示性函数;
如果仅仅利用E alignment E smooth 两项分割建筑内外边界线,往往会产生过分割,为尽可能保证分割后建筑内外边界段与真实屋顶相一致,限制产生过多琐碎的分割边界段,在优化目标函数(B)中增加保真项:
(F)
其中,|Li|为边界段中包含点的数量,Maximum|L i |为边界段集合L中最长边界段所含点数,E fidelity 惩罚较小尺寸边界段,并将其与其余较大尺寸边界段合并,以减少标号的数目,由于保真项目的引入,虽然在一定程度上解决了过分割问题,但是仍会出现较小尺寸的面片边界被合并到物理空间不连续的其他边界段中,即所谓的“欠分割”现象;
为解决由于E fidelity 带来的“欠分割”效应,针对标号后的边界段,构建无向图,然后在无向图中聚类连续标号,从而实现边界段的再标号,此时得到的边界段,为最终建筑内外边界线分割线段,为求解目标函数(B)采用alpha-expansion算法,将求解公式(B)转化为求解图结构中最大流最小割问题,边界点的初始标号由RANSAC算法提供,ω a ω s ω f 的初始值设为相同值,且满足ω a +ω s +ω f =1。
4.根据权利要求1所述的基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是所述步骤(3)构建建筑线画图,具体包括以下步骤:
1)提取建筑内外边界线关键点;
2)线画图中建筑外边界和内部孔洞边界线的组合;
3)局部区域屋顶边界的对齐处理。
5.根据权利要求4所述的基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是所述步骤1)提取建筑内外边界线关键点,方法如下:
① 利用无向图组织标记后的边界段,依据点标号,聚类得到具有点序拓扑的边界段集合;
② 通过最小二乘拟合每条边界段,并得到相应直线参数和拟合残差,拟合残差反应了拟合直线的可靠程度,如果拟合残差小于可靠度阈值,将当前边界段的起止点及其在拟合直线上的投影点存入查找表;如大于可靠度阈值,将当前边界段包含的所有点均存入查找表;所述查找表为包含原始点和投影点映射关系的数据结构,如果原始点未被投影,则二者保持一致。
6.根据权利要求4所述的基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是所述步骤2)线画图中建筑外边界和内部孔洞边界线的组合:为满足对矢量数据存储数据结构的标准要求,建筑唯一的外边界需要按照顺序拓扑进行组织,如果建筑存在多条潜在的孔洞内边界,需要对内部孔洞边界线按照逆序拓扑进行组织,同时需要搜索出内部孔洞边界所依附的建筑外边界,即对建筑外边界而言其与内边界之间为一对多的关系,而针对每条内边界而言,其相对于建筑外边界为一对一的关系。
7.根据权利要求4所述的基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法,其特征是所述步骤3)局部区域屋顶边界的对齐处理:
由于建筑在局部区域表现出很强的格式塔布局,往往局部区域的多幢建筑在建筑朝向上具有一致性,因此针对单幢建筑应该使得边界忠实拟合边界外,同时对于周围的多幢建筑也应该使得他们之间具有一致性;因此求取当前建筑及其周边建筑多幢建筑的主方向,如果当前建筑的边界与周边多幢建筑的主方向具有一致性,需要将当前建筑的主方向调整至周边建筑的共同主方向,求解局部区域建筑群主方向,建筑群边界在与本身朝向方向和与朝向相互正交的两个方向上具有最小投影,建筑群的的主要边界决定了建筑朝向,因此通过对建筑群外边界在两个朝向方向上的投影做环路积分求得该方向d,目标方程如下:
(G)
其中表示建筑外边界多边形的线段方向,F为建筑外边界点集,|F|表示该集合中点的数目,表示主方向d的正交方向,为向量点乘符号。
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