CN107564046A - 一种基于点云与uav影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，为住建部“拆违治乱”专题项目等此类项目提供了有力的技术支持，本发明的目的是在非接触式测量的前提下，使用无人机和激光扫描仪进行目标区域的数据采集，获取复杂建筑物从地表到建筑顶部的精确轮廓及尺寸信息，通过比对原设计轮廓与现状tif文件来判断是否有多余的轮廓，多余轮廓即为违章建筑。结合地面三维激光扫描仪和空中无人机两种数据的优势，基于特征基元的二次配准方法提供了完整的、高精度的建筑物顶部和立面全要素信息，便于后期满足与设计图纸等精确对比分析、全景展示。

Description

一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取 方法

技术领域

本发明涉及复杂建筑物轮廓精确提取方法，特别是在“拆违治乱”项目的背景下，一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法。

背景技术

近日《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》印发，其中规划了“十三五”乃至更长时间中国城市发展的“路线图”。为响应国家号召，各地政府陆续展开了“拆违治乱”城市规划专项行动。目前，在“拆违治乱”违章建筑规划项目中，数据采集大多沿用传统的测量方式，如全站仪、测距仪、钢卷尺、皮尺等，数据成果以二维线划图的形式来表达。其数据形式简单、内容单一、精度较低，观测范围受地形限制建筑顶部数据信息不完整；对于非专业人员来说，理解困难，可追溯性不高，没有足够的说服力。而“拆违治乱”项目中测绘工作的本质是获取准确的、有公信力的、有可读性的、可复查的、全要素的违章建筑信息。

无人机是一种机上无人驾驶的航空器，其具有动力装置和导航模块，在一定范围内靠无线电遥控设备或计算机预编程序自主控制飞行。无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、遥测遥控技术、通信技术、pos定位定姿技术、GNSS差分定位技术和遥感应用技术多位一体结合构成了无人机的功能体系。

三维激光扫描技术又可称为实景复制技术，它突破了传统的单点测量方法，具有高效率、高精度、高可读性的独特优势，适于数据采集体系中的地面部分，在基于控制点的特征基元的辅助下，与数据采集体系中的空中部分无人机所获取的数据进行匹配，提出了一套在同一坐标系下基于特征基元的无人机数据与三维激光扫描仪数据的二次配准方法。地面三维激光扫描仪与空中无人机结合的数据采集体系实现了快速高效及数据高精度、全要素性、全景再现性等。

发明内容

本发明的目的是为了解决“拆违治乱”城市规划专项行动中受传统测量形式束缚和难以入户等问题，提出一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓快速高效的精确提取方法。

实现上述目的本发明的技术方案为，一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法。包括数据快速高效的获取方案和建筑物轮廓精确的提取方法。

所述数据获取方案提供了结合无人机和三维激光扫描仪的空地一体的移动测量方法，可以快速高效的获取建筑物全方位高精度的全要素数据。

所述建筑物轮廓精确提取方法包括基于特征基元的点云二次配准方法和基于切片技术的建筑物轮廓精确提取方法。

所述的基于特征基元的点云配准方法可以实现由无人机和三维激光扫描仪两种设备获取的数据的统一，得到完整的、高精度的建筑物点云。

所述的基于切片技术的建筑物轮廓精确提取方法可以得到建筑物每层的平面图，可以与竣工图进行比对分析。

附图说明

图1是本发明所述基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行具体描述，如图1所示，基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，包括数据获取方案和建筑物轮廓精确提取方法。

所述数据获取方案提供了结合无人机和三维激光扫描仪的空地一体的移动测量方法，可以快速高效的获取建筑物全方位高精度的数据。其中，无人机数据的获取需要根据待测区域的天气、地势、面积、风向等因素确定像控点、航向、航高、架次等。无人机数据在UASMaster软件平台上的内业处理主要包括图像预处理、连接点匹配、空三加密、正射纠正等，输出的数据成果包括可见光影像、点云等。将无人机采集数据时所选的像控点作为扫描作业中的控制点及靶标布设位置，根据待测区域的地势、植被覆盖程度、建筑复杂程度、建筑间距等因素确定仪器采点模式、架站、靶标布设密度等。扫描仪的数据是预处理过的压缩格式tzf，在Realworks软件平台上进行的内业处理包括配准、平差、去噪、分类等，输出的数据成果包括平面、立面等的二维影像、三维点云等。

所述建筑物轮廓精确提取方法包括基于特征基元的点云配准方法和基于切片技术的建筑物轮廓精确提取方法。

所述的基于特征基元的点云配准方法可以实现由无人机和三维激光扫描仪两种设备获取的数据的统一，得到完整的、高精度的建筑物点云。点云配准的本质是坐标转换，基本内容包括：配准基元选择、相似性测度、变换函数和匹配策略，其配准方法可分为基于点云自身的配准和基于特征基元的配准。基于点云自身的配准实质上是指以点集为基础单位来寻求相对位置关系的算法，其中较为典型的算法为ICP(Iterative Closest Point)算法，从另一种意义上来说，点集本身也是特征基元的一种。基于特征基元的配准方法是从点云中提取点、线、面特征进行配准，这些特征基元通常指建筑角点、屋顶面片、线状道路等特征突出、轮廓明显、分布广泛的点、线、面结构，具有局部代表性和分布散落式的特点，较为常见的算法如基于曲率线、线特征、DSM等特征的配准算法。实验中点云配准所选取的特征基元不是指从目标点云中提取的点、线、面等结构，而是指根据特征基元特征突出、轮廓明显、分布散落的特点所设置的便于拟合的特定的特征基元，减少了从点云中提取点线面的计算量，直接以选定特征基元为目标点进行点云配准。外业数据采集时对于基于两种不同传感器的数据给定了相同的控制点。基于UX5无人机的点云数据特点，对于形状复杂不规则的结构表达不完整，尺寸小于三倍分辨率的结构基本不能表达，本发明在控制点靶标的设置上选择了特制的球形及正方体两种，其直径或对角线大于等于15cm。在配准算法的选择上基于数据控制点及靶标的一致性选取了基于特征基元的二次配准算法，此处的基于特征基元中的基元并非指数据中全部的点、线、面，而是在外业中为简化算法及减小工作量而设置的特定的特征基元。针对在不同的坐标系统已经分别配准完毕的两种数据，以其共同的靶标为特征点，点选几何体的几何中心，依据靶标点云来拟合完整几何体，二次确定中心点以提高拟合精度，控制点匹配完成之后进行基于特征对象的配准，其平均配准精度为5mm，若配准精度大于10mm选择再次拟合，直至精度符合项目需求。

所述的基于切片技术的建筑物轮廓精确提取方法为，在专业的点云处理软件平台中，将定向、定轴之后的整体点云数据做了每层的切片处理，层正摄投影为tif文件，在专业的点云数据处理平台依据整体点云数据对tif文件所表达的建筑物轮廓进行校核。无人机与扫描仪所获取的三维点云数据与真实建筑的结构是完全一致的，尺寸比例是1:1，在操作过程中，要将涉及到的所有软件平台的坐标系统、单位统一。然后依据整体点云和影像数据复查轮廓线，以保证结构的准确性及数据的精度。最后，将获取的竣工图和现状图导入CAD，特征点对应合并。将整栋、整层的平面对比图以户为单位进行对比。现状图多于竣工图的结构部分判定为违章建筑，并对其进行尺寸、面积等的量测与统计。

以上所述仅为本发明的较好的实施例，并不以此限制本发明，凡在本发明的原则之内所做的修改、等同替换和改进，均包含在本发明的保护范围之内。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，其特征在于：

S1、数据获取：针对目标区域设计三维激光扫描仪和无人机公共标靶，此外按照测量规范布置公共控制点进行数据采集；

S2、对无人机影像、三维激光扫描仪点云进行预处理，并根据不同传感器特点，在保留高精度建筑物信息的前提下进行数据重采样；

S3、基于特征基元的二次配准：将两种数据格式转为统一的las格式，拟合并提取公共标靶数据，并进行基于特征基元的二次配准，获取全要素高精度的建筑物现状；

S4、基于高程参数的建筑物剖面提取，将建筑物轮廓点云正摄投影为tif文件；

S5、基于切片技术的建筑物轮廓精确提取：建筑原设计轮廓与现状tif文件叠加对比，现状轮廓多于设计轮廓为违章建筑。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，其特征在于：所述无人机与扫描仪所获取的三维点云数据与真实建筑物的结构是完全一致的，尺寸比例是1:1，在操作过程中，要将涉及到的所有软件平台的坐标系统、单位统一。

3.根据权利要求1所述的一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，其特征在于：所述公共标靶为半径不小于15cm的特制球体、正方体。

4.根据权利要求1所述的一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，其特征在于：所述基于特征基元的点云二次配准，可以实现由无人机和三维激光扫描仪两种设备获取的数据的统一，得到完整的、高精度的建筑物点云。

5.根据权利要求1所述的一种基于点云与UAV影像二次配准的建筑物轮廓精确提取方法，其特征在于：所述基于切片技术的建筑物轮廓精确提取，为利用专业的点云数据处理软件平台，将定向、定轴之后的整体点云数据做了每层的切片处理，层正摄投影为tif文件，在专业的点云数据处理平台依据整体点云数据对tif文件所表达的建筑物轮廓进行校核。