專利名稱：一種基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種航空和地面LiDAR數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法，特別是涉及一種基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法。
背景技術(shù)：
激光雷達(dá)技術(shù)，作為一種大范圍的面狀三維坐標(biāo)測量工具，能夠提供地物表面詳盡而準(zhǔn)確的不規(guī)則LiDAR點(diǎn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)于其他一些測量技術(shù)，如數(shù)字?jǐn)z影測量、雷達(dá)干涉測量等。目前，使用最多的激光雷達(dá)是航空激光雷達(dá)和地面激光雷達(dá)。航空激光雷達(dá)俯視地獲取大范圍的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含大量地物的頂部信息，然而側(cè)面信息獲取困難，數(shù)據(jù)分辨率也有限；地面激光雷達(dá)平視或仰視地獲取區(qū)域數(shù)據(jù)，地物側(cè)面信息詳盡，數(shù)據(jù)分辨率較高，然而掃描范圍有限，地物頂部信息難以獲得。航空與地面激光雷達(dá)各有優(yōu)缺點(diǎn)，為了能夠獲取地物各個(gè)尺度、各個(gè)方向的詳盡數(shù)據(jù)，兩種平臺(tái)數(shù)據(jù)的融合已經(jīng)成為一種必然趨勢。事實(shí)上，這些年來越來越多的學(xué)者集成兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用研究，相關(guān)研究涉及地形制圖、地質(zhì)勘探、森林研究、水文研究、以及虛擬現(xiàn)實(shí)等等。為了集成航空和地面LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，首先需要對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。事實(shí)上，航空和地面LiDAR數(shù)據(jù)存在著較大差異，從兩種數(shù)據(jù)中提取的公共角點(diǎn)數(shù)量有限，精度差異也較大1)不同視角。航空LiDAR俯視獲取數(shù)據(jù)，頂部信息較多，側(cè)面信息較少，而地面LiDAR平視、仰視獲取數(shù)據(jù)，側(cè)面信息詳盡，頂部信息較少，兩者公共角點(diǎn)較少。2)不同范圍。航空LiDAR能夠獲取大范圍的數(shù)據(jù)，提高大量的配準(zhǔn)角點(diǎn)，而地面LiDAR掃描范圍有限，提供的配準(zhǔn)角點(diǎn)較少，位置集中。3)不同分辨率。航空LiDAR距離掃描目標(biāo)幾百米至上千米不等，數(shù)據(jù)分辨率在米級(jí)或分米級(jí)，提取的角點(diǎn)精度較低，而地面LiDAR距離掃描目標(biāo)幾十米，數(shù)據(jù)分辨率最高可達(dá)毫米級(jí)，提取的角點(diǎn)精度較高。如何充分利用少量的精度差異較大的公共角點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)航空和地面LiDAR更為準(zhǔn)確的配準(zhǔn)還有待于研究。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)缺點(diǎn)，提出基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，該方法對(duì)誤差較大的航空角點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)移動(dòng)修正，從而提高航空角點(diǎn)的精度，以便實(shí)現(xiàn)航空和地面LiDAR數(shù)據(jù)的高精度配準(zhǔn)。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案是一種基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，包括以下步驟第一步、從航空LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物角點(diǎn)，稱為航空角點(diǎn)；從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物角點(diǎn)，稱為地面角點(diǎn)；第二步、分別從航空角點(diǎn)和地面角點(diǎn)中選取出任意兩個(gè)點(diǎn)計(jì)算用于坐標(biāo)變換的轉(zhuǎn)換矩陣，對(duì)所有可能的轉(zhuǎn)換矩陣根據(jù)最大匹配對(duì)數(shù)和最小匹配誤差確定最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣，并使用最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)地面角點(diǎn)進(jìn)行初始變換，對(duì)應(yīng)的成功匹配的航空角點(diǎn)和地面角點(diǎn)即為初始匹配角點(diǎn)對(duì)；第三步、計(jì)算每對(duì)航空和地面角點(diǎn)之間的距離，將具有最大距離值的航空角點(diǎn)移動(dòng)至對(duì)應(yīng)的地面角點(diǎn)位置，完成一次誤差較大航空角點(diǎn)的修正；第四步、循環(huán)執(zhí)行第二步和第三步，在循環(huán)過程中，計(jì)算航空角點(diǎn)與地面角點(diǎn)的總誤差值，如果本次循環(huán)的總誤差值大于前面一次循環(huán)總誤差值的20%，則停止循環(huán)，完成所有誤差較大航空角點(diǎn)移動(dòng)修正；第五步、采用倒數(shù)第二次循環(huán)中獲得的最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)航空LiDAR數(shù)據(jù)和地面LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。本發(fā)明可修正航空角點(diǎn)中誤差較大的點(diǎn)，較大地提高了航空LiDAR數(shù)據(jù)和地面LiDAR數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)精度，利用本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)的高精度自動(dòng)配準(zhǔn)。本發(fā)明第一步中，從航空LiDAR數(shù)據(jù)中提取航空角點(diǎn)的方法如下使用反向迭代數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法從航空LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物區(qū)域；對(duì)不規(guī)則建筑物區(qū)域使用規(guī)則化方法得到規(guī)則的建筑物輪廓線段，兩兩相交的輪廓線段形成航空角點(diǎn)，并將所述航空角點(diǎn)周圍Im范圍內(nèi)的LiDAR點(diǎn)的高程最高值作為該航空角點(diǎn)的高程。本發(fā)明第一步中從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取地面角點(diǎn)的方法如下使用分層次的格網(wǎng)密度方法從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物輪廓；在此基礎(chǔ)上使用輪廓延伸密度方法對(duì)提取的建筑物輪廓進(jìn)行恢復(fù)，形成完整的建筑物輪廓；然后將完整的建筑物輪廓投影到三維坐標(biāo)系的XY平面內(nèi)尋找二維相交點(diǎn)，如果任兩條構(gòu)成相交點(diǎn)的輪廓的高程差小于lm，則判定兩條輪廓在實(shí)際的三維空間中相交，兩條輪廓的相交點(diǎn)為一個(gè)地面角點(diǎn)，并將所述兩條輪廓的高程均值作為該地面角點(diǎn)的高程。其中，使用分層次的格網(wǎng)密度方法從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物輪廓，具體步驟如下Ia)地面LiDAR點(diǎn)云投影至XY平面——將地面LiDAR點(diǎn)云投影至三維坐標(biāo)系的XY平面，并保留各個(gè)點(diǎn)的X、Y、Z屬性；Ib)提取粗略輪廓格網(wǎng)——在所述XY平面內(nèi)構(gòu)建lrn*lm的粗略格網(wǎng)，計(jì)算每個(gè)粗略格網(wǎng)中LiDAR投影點(diǎn)的數(shù)量，即得到該粗略格網(wǎng)的格網(wǎng)密度，根據(jù)建筑物邊緣輪廓處的粗略格網(wǎng)密度閾值對(duì)所述粗略格網(wǎng)進(jìn)行篩選，保留格網(wǎng)密度大于所述粗略格網(wǎng)密度閾值的粗略格網(wǎng)，得到粗略輪廓格網(wǎng)；Ic)提取精確輪廓格網(wǎng)——在粗略輪廓格網(wǎng)中構(gòu)建O. 2m*0. 2m的精細(xì)格網(wǎng)，計(jì)算精細(xì)格網(wǎng)內(nèi)LiDAR投影點(diǎn)的數(shù)量即得到精細(xì)格網(wǎng)的格網(wǎng)密度，根據(jù)建筑物邊緣輪廓處的精細(xì)格網(wǎng)密度閾值對(duì)所述精細(xì)格網(wǎng)進(jìn)行篩選，保留格網(wǎng)密度大于所述精細(xì)格網(wǎng)密度閾值的精細(xì)格網(wǎng)，得到精確輪廓格網(wǎng)；Id)格網(wǎng)高差篩選——遍歷所有精確輪廓格網(wǎng)，如果精確輪廓格網(wǎng)內(nèi)的最高LiDAR點(diǎn)和最低LiDAR點(diǎn)的高差大于相應(yīng)實(shí)驗(yàn)區(qū)建筑最低高程則保留該精確輪廓格網(wǎng)，否則剔除；le)獲取輪廓線段一對(duì)篩選后的精確輪廓格網(wǎng)使用Hough變換得到二維矢量輪廓線段。。上述步驟Ia)和Ib)中，格網(wǎng)密度閾值的確定方法，具體步驟如下假設(shè)O點(diǎn)為儀器中心點(diǎn)，A點(diǎn)為水平垂直于儀器的墻面點(diǎn)，掃描儀對(duì)準(zhǔn)A點(diǎn)時(shí)的角度為0°，B點(diǎn)為格網(wǎng)靠近儀器一側(cè)，C點(diǎn)為格網(wǎng)遠(yuǎn)離儀器一側(cè)，D點(diǎn)為B點(diǎn)豎直方向上墻面最高點(diǎn)，設(shè)OA = Dv, CO = Dm,水平方向格網(wǎng)的邊長為De，建筑高Hb，儀器高凡，在A點(diǎn)處水平向相鄰兩LiDAR點(diǎn)的間距為Dk，則格網(wǎng)密度閾值的計(jì)算方法如下2a)計(jì)算水平方向格網(wǎng)內(nèi)LiDAR點(diǎn)的列數(shù)，記α為掃描儀每次旋轉(zhuǎn)角
度的一半，
權(quán)利要求
1.一種基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，包括以下步驟 第一步、從航空LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物角點(diǎn)，稱為航空角點(diǎn)；從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物角點(diǎn)，稱為地面角點(diǎn)； 第二步、分別從航空角點(diǎn)和地面角點(diǎn)中選取出任意兩個(gè)點(diǎn)計(jì)算用于坐標(biāo)變換的轉(zhuǎn)換矩陣，對(duì)所有可能的轉(zhuǎn)換矩陣根據(jù)最大匹配對(duì)數(shù)和最小匹配誤差確定最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣，并使用最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)地面角點(diǎn)進(jìn)行初始變換，對(duì)應(yīng)的成功匹配的航空角點(diǎn)和地面角點(diǎn)即為初始匹配角點(diǎn)對(duì)； 第三步、計(jì)算每對(duì)航空和地面角點(diǎn)之間的距離，將具有最大距離值的航空角點(diǎn)移動(dòng)至對(duì)應(yīng)的地面角點(diǎn)位置，完成一次誤差較大航空角點(diǎn)的修正； 第四步、循環(huán)執(zhí)行第二步和第三步，在循環(huán)過程中，計(jì)算航空角點(diǎn)與地面角點(diǎn)的總誤差值，如果本次循環(huán)的總誤差值大于前面一次循環(huán)總誤差值的20%，則停止循環(huán)，完成所有誤差較大航空角點(diǎn)移動(dòng)修正； 第五步、采用倒數(shù)第二次循環(huán)中獲得的最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)航空LiDAR數(shù)據(jù)和地面LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于所述第一步從航空LiDAR數(shù)據(jù)中提取航空角點(diǎn)的方法如下使用反向迭代數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法從航空LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物區(qū)域；對(duì)不規(guī)則建筑物區(qū)域使用規(guī)則化方法得到規(guī)則的建筑物輪廓線段，兩兩相交的輪廓線段形成航空角點(diǎn)，并將所述航空角點(diǎn)周圍Im范圍內(nèi)的LiDAR點(diǎn)的高程最高值作為該航空角點(diǎn)的高程。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于第一步中從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取地面角點(diǎn)的方法如下使用分層次的格網(wǎng)密度方法從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物輪廓；在此基礎(chǔ)上使用輪廓延伸密度方法對(duì)提取的建筑物輪廓進(jìn)行恢復(fù)，形成完整的建筑物輪廓；然后將完整的建筑物輪廓投影到三維坐標(biāo)系的XY平面內(nèi)尋找二維相交點(diǎn)，如果任兩條構(gòu)成相交點(diǎn)的輪廓的高程差小于lm，則判定兩條輪廓在實(shí)際的三維空間中相交，兩條輪廓的相交點(diǎn)為一個(gè)地面角點(diǎn)，并將所述兩條輪廓的高程均值作為該地面角點(diǎn)的高程。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于使用分層次的格網(wǎng)密度方法從地面LiDAR數(shù)據(jù)中提取建筑物輪廓，具體步驟如下 Ia)地面LiDAR點(diǎn)云投影至XY平面——將地面LiDAR點(diǎn)云投影至三維坐標(biāo)系的XY平面，并保留各個(gè)點(diǎn)的X、Y、Z屬性； lb)提取粗略輪廓格網(wǎng)——在所述XY平面內(nèi)構(gòu)建lm*lm的粗略格網(wǎng)，計(jì)算每個(gè)粗略格網(wǎng)中LiDAR投影點(diǎn)的數(shù)量，即得到該粗略格網(wǎng)的格網(wǎng)密度，根據(jù)建筑物邊緣輪廓處的粗略格網(wǎng)密度閾值對(duì)所述粗略格網(wǎng)進(jìn)行篩選，保留格網(wǎng)密度大于所述粗略格網(wǎng)密度閾值的粗略格網(wǎng)，得到粗略輪廓格網(wǎng)； Ic)提取精確輪廓格網(wǎng)——在粗略輪廓格網(wǎng)中構(gòu)建O. 2m*0. 2m的精細(xì)格網(wǎng)，計(jì)算精細(xì)格網(wǎng)內(nèi)LiDAR投影點(diǎn)的數(shù)量即得到精細(xì)格網(wǎng)的格網(wǎng)密度，根據(jù)建筑物邊緣輪廓處的精細(xì)格網(wǎng)密度閾值對(duì)所述精細(xì)格網(wǎng)進(jìn)行篩選，保留格網(wǎng)密度大于所述精細(xì)格網(wǎng)密度閾值的精細(xì)格網(wǎng)，得到精確輪廓格網(wǎng)；Id)格網(wǎng)高差篩選——遍歷所有精確輪廓格網(wǎng)，如果精確輪廓格網(wǎng)內(nèi)的最高LiDAR點(diǎn)和最低LiDAR點(diǎn)的高差大于相應(yīng)實(shí)驗(yàn)區(qū)建筑最低高程則保留該精確輪廓格網(wǎng)，否則剔除；Ie)獲取輪廓線段一對(duì)篩選后的精確輪廓格網(wǎng)使用Hough變換得到二維矢量輪廓線段。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，步驟Ib)和Ic)中格網(wǎng)密度閾值的確定方法如下 假設(shè)O點(diǎn)為儀器中心點(diǎn)，A點(diǎn)為水平垂直于儀器的墻面點(diǎn)，掃描儀對(duì)準(zhǔn)A點(diǎn)時(shí)的角度為0°，B點(diǎn)為格網(wǎng)靠近儀器一側(cè)，C點(diǎn)為格網(wǎng)遠(yuǎn)離儀器一側(cè)，D點(diǎn)為B點(diǎn)豎直方向上墻面最高點(diǎn)，設(shè)OA = Dv, CO = Dm,水平方向格網(wǎng)的邊長為De，建筑高Hb，儀器高凡，在A點(diǎn)處水平向相鄰兩LiDAR點(diǎn)的間距為Dk，則格網(wǎng)密度計(jì)算方法如下2a)計(jì)算水平方向格網(wǎng)內(nèi)LiDAR點(diǎn)的列數(shù)，記α為掃描儀每次旋轉(zhuǎn)角度的一半
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，使用輪廓延伸密度的方法進(jìn)行建筑物輪廓的恢復(fù)，具體如下 3a)尋找步驟le)中獲得的二維矢量輪廓線段周邊Im范圍內(nèi)格網(wǎng)，將尋找到的所有格網(wǎng)內(nèi)LiDAR點(diǎn)最大高程的平均值作為二維矢量輪廓線段的高程，將二維矢量輪廓線段變換為三維建筑物輪廓線段； 3b)對(duì)三維建筑物輪廓線段構(gòu)建半徑為Im的緩沖區(qū)，建緩沖區(qū)內(nèi)LiDAR點(diǎn)數(shù)量除以緩沖區(qū)體積獲得原有輪廓LiDAR點(diǎn)密度；3c)沿輪廓線段方向以單位距離為延伸步長構(gòu)建半徑為Im的緩沖區(qū)，緩沖區(qū)內(nèi)LiDAR點(diǎn)數(shù)量除以相應(yīng)緩沖區(qū)體積獲得待延伸方向的LiDAR點(diǎn)密度，所述單位距離的取值范圍為O.1-0. 3m ；3d)若待延伸方向的LiDAR點(diǎn)密度與原有輪廓LiDAR點(diǎn)密度的差異小于20%，則該輪廓沿輪廓線段方向延伸單位距離并重復(fù)步驟3c);否則停止延伸，形成完整的建筑物輪廓。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于，第二步中根據(jù)最大匹配對(duì)數(shù)和最小匹配誤差方法確定初始變換；設(shè)兩個(gè)點(diǎn)集分別為 A = (Ai, i = 0,1,2, . . . , u}和 B = (Bi, i = 0,1,2, . . . , v},則初始變換的具體方法如下 4a)從點(diǎn)集A、B中分別選取一個(gè)點(diǎn)ApB1,計(jì)算平移矩陣T，利用平移矩陣T對(duì)點(diǎn)集B中的每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行平移，得到點(diǎn)集M = (Mi, i = 0,1,2, . . . , v}； 4b)從點(diǎn)集A、M中分別選取一個(gè)點(diǎn)A2、M2，要求A2 Φ AijM2 Φ B1,以點(diǎn)A1為原點(diǎn)，計(jì)算點(diǎn)M2旋轉(zhuǎn)至點(diǎn)A2位置的旋轉(zhuǎn)矩陣R，使用旋轉(zhuǎn)矩陣R對(duì)點(diǎn)集M中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到點(diǎn)集R={Ri i = O, I, 2, . . . , v}； 4c)使用平移矩陣T和旋轉(zhuǎn)矩陣R對(duì)點(diǎn)集B中所有點(diǎn)轉(zhuǎn)換，得到點(diǎn)集C= {A，i = 0，1，2，. . .，v};對(duì)于點(diǎn)集A中每一點(diǎn)Ai在點(diǎn)集C中尋找與其最近的點(diǎn)Cdtjsrt，如果點(diǎn)Ai和Cdtjsrt距離小于X米，X取值范圍為1-5，則兩點(diǎn)匹配；如果點(diǎn)集A中存在兩個(gè)點(diǎn)在點(diǎn)集C中的最近點(diǎn)為同一個(gè)點(diǎn)，則兩者距離最近的兩點(diǎn)匹配；記錄成功匹配的點(diǎn)對(duì)MA = (MAi, i = 1,2,...,η}和 MB = (MBi, i = I, 2, . . . , η}； 4d)重復(fù)執(zhí)行步驟4b)和4c)，計(jì)算所有可能的轉(zhuǎn)換矩陣，選取匹配對(duì)數(shù)最多的轉(zhuǎn)換矩陣作為待選可靠轉(zhuǎn)換矩陣； 4e)對(duì)于每組待選可靠轉(zhuǎn)換矩陣，計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)MA和MB總誤差，其中誤差最小的待選可靠轉(zhuǎn)換矩陣為最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣； 4f)使用最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)點(diǎn)集B中所有點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，完成初始變換，對(duì)應(yīng)的成功匹配的航空和地面角點(diǎn)，即為初始匹配角點(diǎn)對(duì)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，其特征在于設(shè)第一步中提取的航空角點(diǎn)集為P = {Pi，i = 0，1，2，...，n}，地面角點(diǎn)集分別為U = IUi, i = O，1，2，. . .，η}，則第三步中，對(duì)誤差較大航空角點(diǎn)的修正方法具體如下 5a)利用第二步中獲得的最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣對(duì)地面角點(diǎn)集U進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到轉(zhuǎn)換后的地面角點(diǎn)，記為 Q = {Qp i = 0,1,2, ... , η}； 5b)計(jì)算航空角點(diǎn)集P和轉(zhuǎn)換后的地面角點(diǎn)集Q對(duì)應(yīng)角點(diǎn)的三維空間距離,得到一維距離矩陣 D = {D (Pi, Qi), i = O, I, 2, . . . , η},計(jì)算角點(diǎn)總匹配誤差Λ/τ =:1=\ 5c)尋找一維距離矩陣D中距離的最大值Dmax，并找到航空角點(diǎn)集P和轉(zhuǎn)換后的地面角點(diǎn)集Q中對(duì)應(yīng)的角點(diǎn)Pmax和Qmax，將航空角點(diǎn)Pmax的坐標(biāo)移動(dòng)至轉(zhuǎn)換后的地面角點(diǎn)Qmax的坐標(biāo)，完成一次誤差較大航空角點(diǎn)的移動(dòng)修正。
全文摘要
一種基于建筑物角點(diǎn)自修正的航空與地面LiDAR數(shù)據(jù)高精度自動(dòng)配準(zhǔn)方法，首先從航空LiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物角點(diǎn)(稱為航空角點(diǎn))；再從地面LiDAR數(shù)據(jù)提取建筑物角點(diǎn)(稱為地面角點(diǎn))；然后對(duì)航空角點(diǎn)與地面角點(diǎn)進(jìn)行初始匹配，分別從航空角點(diǎn)和地面角點(diǎn)中選取任意兩個(gè)點(diǎn)計(jì)算用于坐標(biāo)變換的轉(zhuǎn)換矩陣，對(duì)所有轉(zhuǎn)換矩陣根據(jù)最大匹配對(duì)數(shù)和最小匹配誤差確定最優(yōu)轉(zhuǎn)換矩陣；最后在確定初始匹配角點(diǎn)對(duì)基礎(chǔ)上，以地面角點(diǎn)為參考，對(duì)航空LiDAR角點(diǎn)進(jìn)行位置修正，最終實(shí)現(xiàn)航空LiDAR數(shù)據(jù)與地面LiDAR數(shù)據(jù)的自動(dòng)配準(zhǔn)。本發(fā)明可修正航空LiDAR角點(diǎn)中誤差較大的點(diǎn)，較大地提高了航空LiDAR數(shù)據(jù)和地面LiDAR數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)精度。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103065295SQ20121051078
公開日2013年4月24日 申請(qǐng)日期2012年12月4日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月4日
發(fā)明者程亮, 李滿春, 童禮華, 陳焱明, 鐘禮山, 劉永學(xué), 張雯, 王亞飛, 馬磊, 潘航 申請(qǐng)人:南京大學(xué)