陈 杰

( 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司，江苏 南京 211102)

0 引言

LiDAR 是20 世纪90 年代开始投入使用的一种主动遥感观测系统，它通过激光传感器发射激光并且接收被物体反射后的回波，从而获取高精度的地面三维坐标，这种技术是对传统遥感手段的有效补充。

由于机载LiDAR 获取的数据为涵盖地面和地物的大量不规则分布三维点云，因此如何从这些点云数据中分别过滤出地面点和地物点已经成为近年来机载LiDAR 数据处理的研究主题，这项工作也是生成DTM 和DSM 以及城市三维重建工作的重要基础。

传统的建筑物提取和重建主要依靠摄影测量学技术，从立体像对中提取建筑物的相关信息[1]。而如今随着遥感观测技术的发展，建筑物提取和重建的主要数据源已经包括航空影像、高分辨率卫星影像[2]和机载LiDAR 数据等。其中，机载LiDAR 技术不仅能够检测房屋与它的轮廓，还能够提取屋顶表面信息，因此机载LiDAR 技术已经成为建筑物提取与重建的重要手段，如何从LiDAR 数据或者与其他数据的融合中提取与重建建筑物已经成为许多人研究的内容。

1 机载LiDAR数据过滤与分类

1.1 基于不规则三角网的LiDAR数据滤波方法

Vosselman[3]提出了一种基于斜率的方法来过滤非地面点，这种方法是一种改进的形态学腐蚀算法。一个点与其相邻点组成的向量斜率不大于阈值时，即认为这个点是地面点。Sithole[4]对这种方法进行了改进，根据局部地形特征运用不同的斜率阈值，因此需要粗略的坡度图来计算局部的斜率阈值。……