基于多约束图形分割的点云对象基元获取方法

Abstract

针对目前LiDAR点云对象基元获取方法存在的运算量大、不能对建筑物不同屋顶平面进行有效分割等问题,提出一种基于多约束图形分割的点云对象基元获取方法。该方法采用基于图的分割策略,首先使用邻近点约束条件构建网图结构,以此来降低图的复杂度,提高算法的实现效率;然后对相邻节点的法向量夹角进行阈值约束,从而将位于同一平面的点云分割为同一对象基元;最后进行最大边长约束,对建筑物点云与其邻近的植被点进行分离。为验证所提方法的有效性,选用3组由国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的公开测试数据集进行测试以及2组由武汉大学提供的数据集进行实验分析。实验结果表明,所提方法能够有效分割建筑物的不同屋顶平面。使用DBSCAN和谱聚类方法与所提方法进行对比,利用准确率、召回率和F1得分作为精度评价指标。相比其他方法,在5组不同建筑物环境的点云数据中,所提方法均能取得最佳的整体分割效果,召回率和F1得分均优于其他两种方法。