摘要
本发明公开了一种基于分类分层的机载Lidar点云建筑物顶面渐进提取方法。方法先对建筑物顶面进行分类,按照顶面面积大小分为“大顶面”和“小顶面”,并按照顶面间夹角大小将顶面分成粗细不同的层次。在此基础上,方法采用“从大到小”、“从粗到细”、“分类处理”的原则,从LiDAR点云中渐进提取建筑物顶面。首先结合基于法向的区域增长方法和基于距离的区域增长方法,从点云中分割出大顶面;然后对剩余点进行聚类分簇,并借助随机抽样一致性方法从每簇中分割出小顶面。并且通过不断提高顶面间夹角判断条件,逐步分割出夹角更细小顶面。最终,实现了各种建筑物顶面的自动、准确分割,从而为三维建筑物的自动化建模奠定基础。