基于BSP树集成LiDAR和影像数据的复杂建筑物模型提取

利用LiDAR和影像提取三维建筑物模型是目前研究的一个热点问题。如何有效地解决特征约束、筛选、重组、缺失特征弥补等问题是模型重建过程中的核心难题。本项目研究了基于BSP树模型结合LiDAR和影像数据特征的复杂建筑物模型提取方法，利用LiDAR和影像数据特征的互补性特点，通过在BSP（binary space partition）树模型框架下的直线分裂区域和区域合并两个数据处理步骤，实现直线特征和区域特征的相互约束与补充，解决建筑物模型重建过程中的特征筛选与综合问题。探讨了顾及建筑物模型提取应用的LiDAR和影像数据特征提取算法，LiDAR和影像融合的建筑物检测算法，着重研究了基于BSP树的模型重建特征约束机理和算法原型，基于BSP树模型的二元分裂、合并过程的控制机制，及三维模型的生成算法。为具有平顶、斜顶、多层等复杂建筑物、大范围街区建筑物模型自动重建提供一种有效的解决方法。