点云催化剂应用案例七（面向对象的车载激光扫描点云中建筑物立面提取）

点云催化剂软件中使用的面向对象的MLS点云数据中建筑物立面提取方法包括四个主要步骤：首先，进行粗差点剔除；然后对点云数据进行平面分割，将每一个分割面片作为一个处理单元参与后续运算；接着，进行特征计算；最后，根据建筑物立面的先验知识进行立面识别。

复杂场景的MLS点云数据中包括丰富多样的地物信息，若从众多类型的激光脚点中提取建筑物立面点，必须要找到建筑物立面的特有特征，由此作为判断依据，从而识别出建筑物立面点。点云分类和目标识别方面通常使用的特征概括为：尺寸、形状、位置、方向、色彩、拓扑关系等特征。鉴于建筑物立面通常垂直于水平面、面积较大、显著高于周边地物这三个特点，本案列主要设计以下几种特征进行提取：（1）法线向量与水平面夹角。对于每一个分割片，首先进行基于特征值法的平面拟合，然后计算每一个分割面片的法向量，并且求出法向量与水平面的夹角，将该夹角作为提取建筑物立面的特征。该特征用以剔除地面、平面屋顶、倾斜屋顶、树木等类别的激光脚点。（2）面积。面积用每一面片中激光脚点数量来衡量。该测度的合理性在于，MLS测量数据的点密度通常是恒定的，某一分割面片的激光脚点的数量可以反映分割面片的面积大小，从而避免了获取激光脚点边缘以及计算面积的过程，减少算法的时间复杂度和空间复杂度。该特征用以剔除车辆、围栏、信箱、垃圾桶等面积较小的地物目标激光脚点。（3）绝对高程和高程变化范围。本案列定义绝对高程为该分割面片所有激光脚点的Z坐标平均值；高程变化范围为该分割面片激光脚点中高程最大值减去高程最小值。两个特征用以剔除地面，建筑物屋顶平面，坡度较缓以及高度较低的地物激光脚点。

鉴于多数的建筑物立面基本垂直于水平面，并且通常面积较大，高程变化范围较大；这些特征从理论上足以区分建筑物立面与其他地物激光脚点，如车辆、街道、植被、公共设施等；基于以上定义的特征，建筑物立面以及典型地物目标特征统计如表1所示。

表1典型地物特征统计

在判别过程中，将所有特征测度作为判别的条件且取并集，将建筑物立面激光脚点保留，并将其他属性的激光脚点予以删除。

1、实验数据

实验数据为两景剔除粗差后的点云数据：

（1）第一景数据：该场景点云数据如图1所示，位于北京市昌平市区，地面较为平缓，但建筑物、树木、车辆、公共设施较多且分布复杂，共206810个数据点，平均点间隔为0.1米，该实验数据并不包含回波信息、色彩以及反射强度信息。

（2）第二景数据：该场景点云数据如图2所示，是地面扫描点云数据进行拼接形成的场景；为浙江省杭州市的一所学校，地面平坦，但建筑密集且结构复杂，点云数据散乱，激光脚点间隔不是恒定值，共423885个数据点，不包含回波信息、色彩以及反射强度信息。此数据用来检验本案列方法在建筑物形体复杂情况下的效果。

图1第一景数据

图2第二景数据

图3第一景点云分割数据

图4第二景点云分割数据

图5本案列方法提取的第一景数据建筑物立面

图6本案列方法提取的第二景数据建筑物立面

2、实验结果

在点云分割中，分割参数设置为：邻近点个数：30、法向量间角度阈值：10、距离阈值：0.1m。经过该参数设置，点云分割效果如图3、图4所示；原始数据在默认情况下按照高程纹理彩色显示，而分割后的点云数据按分割面片进行颜色赋值，以便清晰的观察出分割的效果。经过对比发现，该分割方法虽然不可避免的存在一些误差，但是已经较为准确的表现了真实的城区地物信息，且满足后续处理的需要。

建筑物立面识别中，设置的规则为：法线向量与水平面之间的夹角：1.5-1.6；激光脚点数量（限制激光脚点下限）：500；高程变化范围（高程下限）：5m。建筑物立面提取的效果如图5、图6所示。

本案列旨在解决MLS点云数据建筑物立面识别与提取问题。鉴于MLS点云数据的特点，提出了一种面向对象的建筑物立面提取方法。该方法首先对点云数据进行分割，然后利用分割面片的倾角、面积和高程特征定义规则进行立面的识别。试验分析表明，本案列的方法具有下述优势：

（1）该方法不需要滤波、分类等模式识别步骤。只要将点云数据进行分割，形成分割面片，通过将建筑物立面的特征作为先验知识，就可以准确提取建筑物立面点云数据，从而简化了建筑物提取的复杂度。

（2）该方法的鲁棒性较好。本案列面向对象的建筑物立面提取方法不仅适用于场景简单的MLS点云，而且同样适用于建筑物形体复杂并且地物繁多的MLS点云数据。

本案例中的建筑物立面识别方法同样适用于地基和背包激光雷达扫描的点云数据。

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