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基于LiDAR点云数据的建筑物轮廓线提取
一、引言
随着激光雷达技术的发展和普及，LiDAR点云数据已经成为建筑物提取的重要数据来源。其中，建筑物轮廓线的提取是建筑物三维重建和空间分析的基础和关键步骤之一。因此，在建筑物轮廓线提取领域，研究者们进行了不断的探索和实践，积累了大量的经验和方法，能够较好地应对不同场景下的建筑物轮廓线提取问题。
二、研究现状
在建筑物轮廓线的提取领域，研究者们提出了多种方法，常用的方法包括基于局部最小值的方法、基于区域生长的方法、基于道路提取的方法等。其中，基于局部最小值的方法是一种简单有效的方法。该方法首先寻找局部最小值点作为建筑物的起始点，并以此为中心通过连续的局部最小值点逐渐扩展，最终提取建筑物轮廓线。该方法的优点是计算简单，实现较为容易。然而，该方法的局限性在于其无法解决存在平坦区域或缺失区域的建筑物轮廓线提取问题。基于区域生长的方法则是一种更加鲁棒的建筑物轮廓线提取方法。该方法首先通过设置子区域的种子点与种子区域的阈值，利用点云差异的特征来划分点云的不同子区域，然后在子区域上进行局部分割，最终形成建筑物轮廓线。该方法的优点是能够应对平坦区域和缺失区域的建筑物轮廓线提取问题。但是，该方法也存在着一些问题，如子区域的阈值设置较为困难，不同子区域出现交叉现象时，容易出现抠洞或重复区域的问题。基于道路提取的方法则是结合了道路和建筑物的先验知识，利用点云数据和道路模型之间的关系来提取建筑物的轮廓线。该方法的优点是能够有效地提取具有较明显道路矢量信息的建筑物轮廓线，但是对于没有道路矢量信息的建筑物，该方法的效果欠佳。
三、建筑物轮廓线的提取流程
（1）数据预处理：包括数据过滤、数据分类等。
首先，通过对点云数据进行过滤和分类，将点云分为地面和非地面点。然后将非地面点分类为建筑物点和其他点，以便后续的建筑物轮廓线提取。
（2）种子点的选择：包括选取方法和种子点数目的确定。
种子点的选择是建筑物轮廓线提取的关键。一般采用局部最小值法或K-mean方法来选择种子点。当然，在实际应用中，还需要根据具体场景来确定种子点的数目和位置。
（3）局部分割：包括区域生长法、变形模型法等。
局部分割是建筑物轮廓线提取的核心过程。目前常用的局部分割方法包括区域生长法和变形模型法。对于区域生长法，需要设置好每个子区域的种子点、阈值以及合并策略；对于变形模型法，需要通过方程的变形来获取建筑物轮廓线。
（4）模型拟合：包括L1拟合、RANSAC拟合等。
模型拟合是对建筑物轮廓线进行后处理的过程。常用的模型拟合方法包括L1拟合和RANSAC拟合。RANSAC拟合可在一定程度上提高建筑物轮廓线的准确度和鲁棒性。
四、结论
建筑物轮廓线的提取是建筑物三维重建和空间分析的重要步骤之一，常用的方法包括基于局部最小值的方法、基于区域生长的方法、基于道路提取的方法等。在实际应用中，需要根据具体场景来选择合适的方法和参数，才能得到更加准确和鲁棒的建筑物轮廓线。未来随着激光雷达技术的不断发展和普及，建筑物轮廓线的提取方法将得到更多的探索和实践，带来更加高效和准确的建筑物三维重建和空间分析技术。