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| 1 | 顾及空间上下文关系的JointBoost点云分类及特征降维显示文摘针对较复杂场景的点云自动分类方法中目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等的问题,在对数据进行粗差剔除的基础上,首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,通过结合地物空间上的相互关联关系,提出一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。激光扫描点云数据分类试验证明了该分类方法的有效性。 | 郭波 黄先锋 张帆 王晏民 | 2013 | 测绘学报2013，42，5： | 33 |
| 2 | 建筑点云几何模型重建方法研究进展显示文摘从大规模机载点云中重建几何精确、拓扑正确、语义丰富且屋顶遵循LoD3规范的建筑几何模型是当前机载点云建筑建模的难点和重点。为此,根据建筑几何建模思想,将国内外相关建筑点云建模方法分为5类建模体系,并对每一类体系中的代表文献进行了深入的综述和剖析。在此基础之上,提出当前机载点云建模算法存在的一些共性问题,并给出可能的解决方案及几何建模发展的趋势和后续潜在的研究方向,为完善机载点云建筑重建理论,发展更智能的建模算法,构建更高质量的建筑模型库,提供一定程度的参考和借鉴。 | 杜建丽 陈动 张振鑫 张立强 | 2019 | 遥感学报2019，23，3： | 25 |
| 3 | 一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法显示文摘从LiDAR数据中高精度地提取建筑物屋顶面是构建屋顶面拓扑关系、实现建筑物三维模型重建的关键。本文针对现有算法提取复杂建筑物屋顶面适应性较差、精度较低等问题,提出了一种利用点云邻域信息的建筑物屋顶面高精度自动提取方法。通过主成分分析计算点云特征,构建特征直方图,选取可靠种子点;利用提出的局部点云法向量分布密度聚类算法聚类种子点,快速准确地提取初始屋顶面片;构建基于邻域信息的投票模型,有效地解决屋顶面竞争现象。试验结果表明,本文方法可自动、高精度地提取屋顶面,对不同复杂程度的建筑物具有较好的适应性,能为建筑物三维模型重建提供可靠的屋顶面信息。 | 赵传 张保明 陈小卫 郭海涛 卢俊 | 2017 | 测绘学报2017，46，9： | 17 |
| 4 | 利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面显示文摘区域增长法和随机抽样一致性(RANSAC)算法是从LiDAR数据提取屋顶面时常用的两类方法,但这两种方法都存在某些缺陷,使它们的应用受到了一定限制。针对LiDAR数据中建筑物脚点的特点,提出了一种融合以上两种方法优点于一体的合成算法。1根据脚点的法向量和粗糙度特征进行屋顶面粗提取;2在屋顶面粗提取结果的基础上,利用基于先验知识的局部采样策略和区域增长方式对传统随机抽样一致性算法进行扩展,实现屋顶面自动提取;3采用投票法解决屋顶面竞争问题,提高屋顶面的提取精度。实验结果表明,本文设计的合成算法能够有效地提取建筑物屋顶面。 | 高广 马洪超 张良 | 2014 | 武汉大学学报(信息科学版)2014，39，10： | 11 |
| 5 | 基于法向量密度聚类的LiDAR点云屋顶面提取显示文摘针对现有算法从LiDAR点云中提取复杂建筑物屋顶面不完整、阈值难以设置的问题,提出一种结合点云空间分布的法向量密度聚类提取屋顶面点云方法。通过构建Delaunay三角网,计算建筑物LiDAR点云的法向量;在分析建筑物点云空间和法向量分布特点的基础上,定义一种邻域关系度量屋顶面点云之间的相似性,并利用提出的算法聚类建筑物点云,得到屋顶面片点云粗提取结果;通过构建屋顶面片缓冲区,经面片处理得到建筑物各屋顶面的完整点云。选取不同复杂程度的建筑物进行实验,结果表明,算法能有效提取复杂建筑物屋顶面点云,具有较好的适应性,并能为建筑物三维重建提供可靠的屋顶面信息。 | 赵传 张保明 郭海涛 陈小卫 | 2017 | 测绘科学技术学报2017，34，4： | 11 |
| 6 | 机载LiDAR生成DEM的一些关键问题评述显示文摘提取DEM是机载LiDAR技术应用研究关键内容之一,从LiDAR数据滤波、DEM模型选择、内插、误差控制和数据压缩等几个方面,分析当前利用机载激光雷达数据提取DEM的主要研究进展。着重讨论插值滤波、倾角滤波和形态学滤波算法,定量分析滤波算法的性能;分析比较确定性内插方法和地学统计内插方法,并指出内插方法在提高精度同时也要考虑稳定性和序同构性;论述DEM格网压缩和三角网压缩方法,并指出在满足地形可视化需要的同时提高压缩效率;并进行了总结展望,为相关研究提供参考。 | 刘峰 谭畅 | 2013 | 中国农学通报2013，29，2： | 7 |
| 7 | 基于空间特性的立交桥自动检测方法显示文摘针对城市复杂立交桥的空间特性,提出了集成激光雷达数据和遥感影像实施立交桥的快速自动检测的技术流程和关键技术,突破了利用传统遥感影像难以实现立交桥自动检测难题。实际数据验证了整个流程和关键技术的可行性和有效性。 | 李卉 钟成 黄先锋 李德仁 | 2012 | 武汉大学学报(信息科学版)2012，37，1： | 4 |
| 8 | 基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建显示文摘针对传统LiDAR点云建筑物三维重建方法中基于平面假设的面片提取思想的局限性,基于建筑物等高线特性,研究建筑物等高线分族过程,通过对等高线形状的识别达到对建筑物屋顶模型的识别,使得重建的屋顶类型不再局限于平面屋顶形式,提高了重建的自动化程度。 | 李乐林 江万寿 | 2013 | 测绘通报2013，，10： | 3 |
| 9 | 基于局部约束的建筑物屋顶点云平面分割方法显示文摘建筑物屋顶面点云分割结果的好坏对建筑物三维模型重建起着重要的作用。针对传统RANSAC算法建筑物屋顶面点云的分割问题,提出了一种基于局部约束的建筑物点云平面分割方法。利用点云局部曲面法向约束构建法向准则,利用半径约束的点云空间聚类的方法对共面屋顶面点云进行分解,从而抑制'伪屋顶面'的产生;利用局部抽样策略降低算法的迭代次数,减少运算量。实验表明该方法能够获得稳定可靠的建筑物屋顶点云分割结果,将有利于后续的建筑物三维模型重建。 | 张宏伟 姜超 张保明 郭海涛 | 2017 | 测绘科学技术学报2017，34，3： | 2 |
| 10 | 基于LiDAR数据建筑物轮廓线提取方法综述显示文摘机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)可快速获取大面积地表点的三维坐标信息,为建筑物的提取和重建带来了便利。通过阅读大量文献并进行总结,本文概括了国内外机载LiDAR数据建筑物轮廓线的提取方法和研究进展,为机载LiDAR数据建筑物轮廓线提取的研究提供了有效的参考。 | 王秋燕 | 2020 | 城市勘测2020，，2： | 0 |
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