一種基于機載激光雷達點云的建筑物識別方法

摘 "要： 以三維激光雷達數據為基礎進行目標自動檢測識別具有重要現實意義。針對傳統的以人工判讀識別目標的方法已經遠不能滿足從海量數據中確定目標的要求，文中提出一種基于機載激光雷達點云的建筑物識別方法。通過使用改進后的金字塔方法構建三維激光雷達點云，鑒于三維激光點云具有地物本身的語義信息，可根據點云的多尺度復雜地物特征實現三維激光點云數據的自動分類，對分類后的非地面點進行區域生長分割，通過點云與建筑物平面特征的匹配，確定建筑物的識別結果。整個方案實現過程清晰、簡單，而且該方法的實現對計算機硬件配置要求不高，能夠從海量三維激光雷達數據中快速、準確地識別類建筑物，正確率高達81.25%，在目標識別領域具有較高的應用價值。

關鍵詞： 激光雷達； 點云； 金字塔方法； 點云分割； 智能識別； 區域生長分割

中圖分類號： TN959.3?34 " " " " " " " " " " " " "文獻標識碼： A " " " " " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）21?0097?04

Building recognition method based on airborne LiDAR point cloud

FANG Shuyan， ZHAO Jianle， WANG Xin， ZHAO Jian

（Qingdao Branch of China Research Institute of Radiowave Propagation， Qingdao 266107， China）

Abstract： The automatic target detection and recognition based on 3D LiDAR data is of great practical significance. The traditional manual interpretation and recognition methods have limitations to identify the target from massive data. To address this issue， a building recognition method based on airborne LiDAR point cloud is proposed. The improved pyramid method is used to construct 3D LiDAR point cloud. Because the 3D LiDAR point cloud has the semantic information of the ground object itself， its data can be classified automatically according to the multi?scale complex ground object features of the point cloud. The non?ground points can be segmented by region growing. The recognition result of the building is determined by matching the point cloud and the planar features of building. The implementation process is clear and easy. Furthermore， this method does not require high computer hardware configurations， and can quickly and accurately identify building?like structures in point cloud with an impressive accuracy rate of 81.25%. It has high application value in the field of target recognition.

Keywords： LiDAR; point cloud; pyramid method; point cloud segmentation; intelligent recognition; region growing segmentation

0 "引 "言

機載激光雷達以有人、無人飛行器為載體，在搭載于飛行器的飛行過程中對地面進行探測，采集地物的反射回波，并與定位、定姿數據聯合解算為激光點云。激光點云可提供以距離和強度為基礎的高分辨率三維空間信息，具有更加準確的目標自動檢測識別能力。因此，發展以三維激光雷達數據為基礎的目標自動檢測識別，在數字城市、巡檢規劃等民用領域可發揮重要作用。

目前，機載激光雷達探測頻率可達數十萬赫茲，生成的激光點云數據量巨大，單架次數據量在數億點甚至數百億點，傳統的以人工判讀識別目標的方法已經遠不能滿足從海量數據中確定目標的需求，因此，迫切需要一種基于機載激光雷達點云的建筑物識別方法，自動、快速、準確地提取類建筑物目標。

1 "方案設計

建筑物識別需頻繁對三維激光雷達數據進行讀寫。為了提高數據讀寫效率和速度，將雷達與定位、定姿數據聯合解算后的點云以金字塔結構進行存儲；然后，通過基于語義特征的激光大數據自動分類算法，在多尺度空間上提取復雜地物點云特征，根據特征[1]性質確定點云類別，實現三維激光點云數據的地物自動分類[2]；最后，對地物分類后的非地面點進行區域生長分割，根據建筑物的點云平面特征進行類別聚合，確定建筑物的識別結果。

基于機載三維激光雷達點云的建筑物檢測方法流程如圖1所示。

1.1 "雷達數據管理

針對激光雷達采集數據的特點，對通用的數據存儲、構建點云金字塔[3?4]的方法進行了改進，為后續建筑物目標的快速、有效識別奠定了基礎。

理論上構建點云金字塔的方法是：首先根據點云的整體空間范圍，將空間劃分為多個大小一致的方格；再依據坐標將每個點放入對應的方格，實現原始點云（第一層）與空間的對應；第二層中的點云由第一層等比例抽稀得到，第三層的點云由第二層等比例抽稀得到，依次類推，直至抽稀后的全部點云都在某一層的同一個方格內部，金字塔構建完成。

理論上的點云金字塔存儲結構如圖2所示。

上述構建點云金字塔的方法如下。

1） 要求將全部激光點云按照行、列順序（對應地理坐標的[x]、[y]）進行排序，由于激光點云數據量大，在對一次作業采集的全部點云數據按照地理坐標排列時，將面臨巨大的計算復雜度和時間復雜度。因此，采用分塊式las文件存儲方式，在解析激光雷達采集原始數據、構建點云存儲結構時，將飛行探測區域按照地理坐標劃分為多個大小相等的矩形空間，并為每個空間建立一個獨立的las文件，使得las文件中包括目標區域在多個航帶、多次掃描中的激光點集。這種分塊式las文件存儲點云的數據組織方式在las文件內部實現了臨近位置激光點之間的關聯。

2） las文件采用行號+列號的方式命名，同一行號的las文件按照列號遞增的順序在地理位置上相鄰，同一列號的文件按照行號遞增的方式在地理位置中相鄰，多個名稱相關的文件共同構建采集區域的全景點云模型。

3） 由于使用的實驗采集數據的密度較大，為節省數據處理時間，同一las文件內的激光點仍按采集順序存儲。在構建點云金子塔時，先把las文件對應的地理區域劃分為[N×M]個上層矩型小空間，按照點云數據的存儲順序對相鄰點云進行等間隔抽稀，如上層矩形小空間內的點云數已滿足抽稀要求，則后續不再將點加入該空間內，直至所有小矩形空間都被填滿則認為第二層點云構建完畢。按照上述方法逐層進行點云抽稀構建高層點云結構，直至所有las文件中的點均被構建到一層中時即認為金字塔構建完成。

1.2 "基于語義特征的自動分類

傳統的分類方法不能滿足三維激光雷達點云數據利用高時效性的要求。鑒于三維激光點云具有地物本身的語義信息，可根據點云的多尺度復雜地物特征，實現三維激光點云數據的自動分類。

基于語義特征的激光大數據自動分類是基于TIN漸進加密過濾地面點的算法[5]，在多尺度空間上提取復雜地物點云特征，根據特征性質確定點云類別，實現三維激光點云數據的自動分類，流程如下。

1） 粗差剔除，去除點云中的離散點。

2） 利用二維分塊索引技術對點云數據建立索引結構，進行網格劃分。根據點云空間范圍計算合適的網格尺寸（網格尺寸一般要大于該區域內建筑物的尺寸），將點云按照空間坐標劃分到網格內。

3） 以每一塊內的最低點為種子點，構造初始的狄洛尼三角網，對剩余點逐個判斷加入TIN網后構成的三角面片法向。如法向與水平法向夾角小于一定的度數，認為該點為地面點；否則，認為是非地面點（角度的度數為經驗值，一般根據點云區域的起伏狀態確定）。

4） 過濾出新地面點后，將新地面點加入地面點TIN網中，更新TIN網。所有點遍歷結束后，提取出地面點，對于非地面點，由于植被點占據了其中的大頭，因此將其認為是植被點。最后將類別值寫入到點云文件或金字塔文件中。

大數據自動分類流程如圖3所示，點云分類后的效果如圖4所示。

1.3 "目標智能識別

以深度學習為思路的目標智能識別方法能夠從復雜場景中識別多樣的物體，但機器學習的方法需要大量的人工標記數據來進行前期訓練，且對計算機的硬件配置要求很高，需要數量眾多的服務器做支撐，時間成本較高[6]。

點云和模型匹配的目標智能識別方法只需根據建筑物的平面特征即可在探測場景點云中進行識別[7]，這種方法對訓練數據和計算機硬件配置要求大為降低，完全可以滿足本文設計的需求。

點云和模型匹配[8]的目標智能識別方法實現流程如圖5所示。

點云和模型匹配的目標智能識別方法具體步驟如下。

1） 點云分割[9]。在采集點云過程中，由于采樣的方式、掃描儀設備的局限等導致點云數據的密度不是均勻的；同時，采樣場景中也存在遮擋、噪聲等造成了點云數據的無序、冗余，沒有固定或者鮮明的統計分布模式。因此，需要將自動分類后的非地面點云分割成若干個互不相交的子集，每一個子集中的數據具有相同的屬性特征或一定的語義信息。

點云分割時采用區域生長法[10?11]，以平面幾何特性作為生長約束，識別場景中的建筑物點云和植被點云。由于建筑物點云平面特征比較明顯，在進行區域生長時，可拓展為較大面積的平面，而且建筑物點云距離地面的高度相對較高，結合對地高程和分割片區域大小，可從場景中過濾出建筑點。植被點則非常零散，沒有明顯的平面特征，在進行區域生長時只能分割成數量眾多的小分割片，通過判斷分割片的點數及分割片之間的空間距離，可以過濾出植被點。

2） 對平面分割片進行特征提取，分析其大小、法向、對地高度等信息，用于進一步確認建筑物平面。

3） 對識別的建筑平面點云進行歐氏距離聚類分割[12]。屬于同一建筑的平面在距離上很近，在歐氏距離聚類分割時，能夠分割到一個點云簇內，即聚合為同一個建筑物。不同建筑物的平面點云距離較遠，被分割到不同的建筑物[13]。

4） 最后保存建筑物敏感目標檢測識別結果。

2 "實驗結果

根據上述基于機載三維激光雷達點云的建筑物檢測方法，實現了軟件設計。在軟件中加載約14.2 GB機載激光雷達點云數據（200 m航高采集），軟件后臺進行數據存儲并構建點云金子塔后，依次使用自動分類、點云分割、區域特征識別等方法進行建筑物目標的自動識別，識別時間約為10 min，主要的建筑物都能被識別，雖然存在建筑物的邊緣無法識別以及少量在建筑物周圍的植被點被錯誤識別為建筑物的情況，但并不影響整體的識別效果。

目標識別結果如圖6所示。

測試區域經人工實地考察，確認共有房屋12座、亭子4座，軟件智能檢測共發現目標13處，目標發現正確率高達81.25%。

3 "結 "語

本文通過使用改進后的金字塔方法構建點云，采用基于語義特征的大數據自動分類算法以及點云和模型匹配方法進行類建筑物的智能識別。該方法能夠從海量三維激光雷達數據中快速、準確地識別類建筑物，正確率高達81.25%，而且該方法的軟件實現對計算機硬件配置要求不高，無需大量的模擬訓練數據，在類建筑物等目標識別領域具有較高的應用價值。

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作者簡介：方淑燕（1982—），女，山東陽信人，碩士研究生，高級工程師，研究方向為工程偵察裝備。

趙健樂（1993—），男，山東青島人，碩士研究生，工程師，研究方向為工程偵察裝備。

王 "辛（1981—），女，甘肅蘭州人，高級工程師，研究方向為通信工程、短波和超短波通信。

趙 "健（1983—），男，山東青島人，工程師，研究方向為工程偵察裝備。