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基于LIDAR數(shù)據(jù)和航空影像的地形與建筑物提取及三維可視化的中期報告一、項目背景在3DGIS領域里,三維地形和建筑物的提取以及可視化是研究的熱點之一。隨著激光雷達(LIDAR)技術的不斷發(fā)展,高精度的DEM數(shù)據(jù)能夠被非常迅速地獲取。同時,高分辨率的航空影像與高精度的地形數(shù)據(jù)能夠提供地表覆蓋的更加詳細的信息。如果能將這些數(shù)據(jù)集成起來,就能夠更好地實現(xiàn)地形和建筑物的提取與三維可視化。為了有效開展此項工作,我們將充分利用LIDAR技術獲取高精度的地形數(shù)據(jù)和高分辨率的航空影像數(shù)據(jù),結(jié)合現(xiàn)有的地圖數(shù)據(jù),采用先進的圖像處理、人工識別和三維可視化技術,實現(xiàn)三維地形和建筑物的精確提取和三維可視化。二、具體內(nèi)容1.數(shù)據(jù)收集在本項目中,我們使用了多種數(shù)據(jù)來源,包括:(1)激光雷達(LIDAR)數(shù)據(jù):LIDAR技術可以快速獲取高精度的地形數(shù)據(jù)。我們使用LIDAR數(shù)據(jù)用于生成數(shù)字高程模型(DEM)。(2)航空影像:航空影像具有較高的分辨率,可以用于提取城市建筑物等。(3)現(xiàn)有地圖數(shù)據(jù):現(xiàn)有地圖數(shù)據(jù)可以供我們用于提取地圖元素的邊緣和線條。2.數(shù)據(jù)預處理(1)LIDAR數(shù)據(jù)預處理:由于原有的LIDAR數(shù)據(jù)可能存在外部噪聲、點云分布不均等問題,因此必須對其進行預處理,包括去噪、過濾、點云多分辨率處理等。(2)航空影像預處理:由于航空影像可能存在噪聲、大幅度的光照差異、物體遮擋等問題,因此必須進行預處理,包括圖像增強、直方圖均衡化、色彩空間變換等。3.建筑物提取我們將使用圖像分割技術和計算機視覺算法對航空影像進行處理,達到對城市建筑物的精確提取。具體步驟包括:(1)地面濾除:由于建筑物高于地面,我們首先需要通過DEM數(shù)據(jù)將地面的高程過濾掉。(2)影像邊緣檢測:我們可以使用Canny邊緣檢測算法對航空影像進行邊緣檢測。(3)影像分割:我們將使用高斯混合模型(GMM)算法對航空影像進行分割,得到建筑物和非建筑物的分割結(jié)果。(4)建筑物邊緣檢測:對于分割出來的建筑物部分,我們將使用Sobel邊緣檢測算法進行邊緣檢測,得到建筑物的邊緣。4.地形提取我們將使用LIDAR數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型(DEM),通過DEM數(shù)據(jù)得到地面高程信息,再結(jié)合航空影像與地圖數(shù)據(jù),使用計算機視覺算法對地形進行提取。具體步驟包括:(1)地面提取:我們將使用高斯濾波算法去除DEM數(shù)據(jù)中的噪聲和突變點,并將地面高程提取出來。(2)地表覆蓋提?。何覀儗⒏鶕?jù)航空影像與現(xiàn)有地圖數(shù)據(jù)得到地表覆蓋的邊緣與線條信息。5.可視化我們將建立一個三維模型來可視化提取出來的地形與建筑物。我們計劃使用三維建模軟件,以LIDAR數(shù)據(jù)和航空影像數(shù)據(jù)作為基礎,手工繪制建筑物外觀。在構(gòu)建好的三
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