湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划-中南林业科技大学-教务处.doc

湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项 目 结 题 报 告项目名称：集成影像与LiDAR数据重建三维建筑物模型的关键技术研究项目编号： 学生姓名：陈龙 李锋 王佳丽 所在学校和院系： 中南林业科技大学理学院 项目实施时间： 2014-2015 指导教师: 刘峰 联系电话:填表日期： 2015-8-10 湖 南 省 教 育 厅2013年制一、基本情况项目名称集成影像与LiDAR数据重建三维建筑物模型的关键技术研究 立项时间2014年完成时间2015年项目主要研究人员序号姓 名学号专业班级所在院（系）项目中的分 工1陈龙20124211地理信息系统理学院建模2李锋20124218地理信息系统理学院数据处理3王佳丽20124233地理信息系统理学院编程45二、研究成果简介项目研究的目的、意义；研究成果的主要内容、重要观点或对策建议；成果的创新特色、实践意义和社会影响；研究成果和研究方法的特色。限定在2000字以内。研究目的和意义：数字城市建设一直是地理信息科学领域研究的热点，随着地球空间信息技术的迅速发展，数字城市建设的相关技术日趋成熟，数字城市的应用领域日益广泛，除了在传统的测绘遥感领域，其在城市规划、交通管理、环境规划、无线通讯等方面也有着广泛应用，经济价值和应用前景日益突出。在数字城市建设中，最重要、也是最具挑战性的任务无疑是建筑物三维模型的重建。本项目以城市建筑物为研究对象，揭示影像与LiDAR数据集成重建建筑物三维几何模型的方法，以大数据驱动为基础，提高建筑物模型获取的自动化程度，以其获取更精确、更完整、更可靠的建筑物三维模型。为我国开展此类项目提供实践经验，同时也为各级政府制定森林发展规划和环境保护政策提供科学依据。主要研究内容:1、影像建筑轮廓提取。以提取定位精确、结构完整的建筑物轮廓为目标，研究集成LiDAR数据利用超高分辨率影像进行轮廓提取的方法。影像的超高分辨率为定位精确、细节丰富的轮廓提取提供了基础，同时也带来了信息高度复杂、干扰严重的问题，着重研究了如何充分利用集成LiDAR数据的优势，保障超高分辨率、复杂信息情况下建筑物轮廓的准确获取。2、多视影像线段自动匹配。引入单应矩阵，最大程度的自动发现并剔除误匹配，以提高单应矩阵计算的准确性，为线段匹配提供良好的基础。分析高质量仿射不变特征提取方法，并在此方法的支撑下，进一步研究了针对遥感影像的仿射不变特征匹配自动优化方法。3、建筑物三维结构线获取。采用屋顶与轮廓分离的策略，分别生成三维屋脊线和三维轮廓线，重点研究三维轮廓线的生成。设计一种三维轮廓线获取方法，力求发挥LiDAR数据在高程精度方面具备的优势。利用法向量的检测检测建筑物顶部的面片，通过屋顶面片相交获得三维屋脊线。观点和对策建议：(1) 建筑物模型屋顶结构的精化。影像与LiDAR数据集成的方案，相对与单纯依赖LiDAR数据的方案，其技术优势在于可以精化建筑物轮廓。那么利用什么样的数据源、采用何种建模策略才能有效精化建筑物的顶部结构，值得深入探讨。(2) 影像与LiDAR数据的配准。对于具备内、外方位元素的影像而言，其与LiDAR数据的套合非常简单。对于没有内、外方位元素的影像，如何实现两类数据的自动匹配，如何提高匹配的精度，值得进一步研究。(3) 复杂建筑物的自动建模。我们可以一定程度上获取相对精细的建筑物模型。但现实世界中许多建筑物结构非常复杂，比如包含圆弧或不规则形状的建筑、顶部结构非常特殊的建筑（塔等）等，对于这些建筑物模型的重建，技术难度非常大，要实现自动建模依然任重道远。创新点和特色：集成影像与LiDAR数据，以重建建筑物三维模型为目标，以获取定位精确、结构完整的三维建筑物模型轮廓为重点，针对重建过程中所涉及的关键技术进行了研究，共形成了“一套框架、六个方法”。以期能进行更精确、更自动化的城市建筑物建模，为数字林业管理提供新技术、新思路。三、项目研究总结报告预定计划执行情况，项目研究和实践情况，研究工作中取得的主要成绩和收获，研究工作有哪些不足，有哪些问题尚需深入研究，研究工作中的困难、问题和建议。（字数不限，可加页面） 项目执行计划和申请书规定的计划基本一致，即：（1）影像建筑轮廓提取。研究集成LiDAR数据利用超高分辨率影像进行轮廓提取的方法。（2014年10月2014年12月）。(a)航片1781建筑物轮廓提取感兴趣区域(b)轮廓提取结果（最大值算法）(c)轮廓提取结果（本实验算法，尚未经筛选）(d)轮廓提取最终结果（本实验算法，已筛选）（2）多视影像线段自动匹配。研究高质量仿射不变特征提取方法，并在此方法的支撑下，进一步研究针对遥感影像的仿射不变特征匹配自动优化方法。(2015年1月2015年2月)。（3）建筑物三维结构线获取。设计一种三维轮廓线获取方法，力求发挥LiDAR数据在高程精度方面具备的优势。（2015年3月2015年5月）。红色线段为候选线段红色线段为获得的同名线段（4）模型重建。利用分裂合并算法修复三维结构的拓扑关系，利用三维线段重建三维建筑物模型。（2015年5月2015年8月）。(a)重建后的轮廓线叠合正射影像(b) 轮廓线(红色)与屋脊线(黑色)(c)闭合的屋顶多边形，黑色点为LiDAR点(d)三维模型重建研究成果：项目组成员协助老师完成了1篇一级期刊论文，认真做好数据收集、处理、分析和论文撰写等方面工作，创新实践能力得到明显提高。与指导老师共同完成1项软件著作权登记，“机载激光雷达数据处理与分析系统”， 授权号：2014SR173004。有待深入研究内容：（1）正确分解全波形LiDAR数据，提高点云的密度，特别是多回波脉冲的分解能有效获取垂直方向上建筑物边缘的信息；（2）融合其它遥感影像，如高分辨率影像的纹理信息或高光谱影像的波谱信息。研究工作中的建议：大学生创新性实验计划在实施过程中涉及到多方面的因素, 其中最关键的是运行经费、条件环境以及对指导教师和参与学生的激励措施和办法。因此, 建立经费保障机制、条件保障机制以及激励机制是十分必要的, 以解决计划实施在经费、条件方面的后顾之忧,大力鼓励和支持教师全力投入指导大学生创新性实验计划项目, 激励学生积极参与大学生创新性实验计划。四、经费使用情况经费合计 1万 元，其中，学校配套资助 元，学院（所）配套资助 元，其他经费 元。经费支出情况： 科研业务费：8000元 实验材料费：1000元 仪器设备费：1000元五、指导教师及学院（系）审核意见项目指导教师对结题的意见，包括对项目研究工作和研究成果的评价等。项目组成员具有较强的创新性实验的能力以及团队协作能力，项目的选题具有开创性，探索有价值的新规律，提出一套技术框架，创造性解决关键问题，对数字三维城市重建有较强的实用价值。负责人签章： 年 月 日项目主持人所在学院（系）