王竞雪 洪绍轩

(1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新 123000；2. 西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川成都 610031)

1 引言

机载激光雷达技术(Light Laser Detection and Ranging，简称LiDAR)作为一种主动式遥感技术，可以快速、准确地获取地表及建筑物等人工地物的高密度三维点云数据，为三维数字城市建模提供关键基础数据。而从原始机载LiDAR点云数据中提取建筑物点云是基于LiDAR数据建筑物三维建模的关键[1-3]。

目前，从机载LiDAR点云中提取建筑物的算法可归为三类：第一类是基于栅格影像的建筑物点云提取。该方法将点云数据转化成距离影像，在此基础上利用图像的纹理信息进行建筑物点云的提取。刘修国等提出一种对比度特征辅助的点云数据建筑物快速提取算法[4]。徐文学等提出一种多标记点过程的LiDAR点云建筑物提取算法[5]。张皓等提出一种基于灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM)的LiDAR点云建筑物自动提取算法[6]。该类方法以数字图像处理技术为基础，原理相对简单，但初始点云栅格化过程中点云空缺处的栅格需要进行插值计算，该过程会影响原始LiDAR点云数据的基本特征与初始结构，不利于后续建筑物提取；第二类是融合多源遥感数据进行建筑物点云提取。Gao等提出一种基于航空影像与机载 LiDAR 数据融合的地物分类方法[7]。Mohammad等提出一种结合多光谱图像的激光雷达数据建筑物自动检测算法[8]。该类方法可以简化建筑物点云提取算法，但是需要将LiDAR点云数据与影像进行精确的配准与融合，而且对于影像分辨率要求较高；……