第5讲LiDAR数据处理(4)4-道路桥梁

第五讲第五讲机载激光雷达数据处理机载激光雷达数据处理第五讲第五讲机载激光雷达数据处理机载激光雷达数据处理————道路道路及桥梁提取及桥梁提取主要内容主要内容主要内容主要内容基于基于数据的道路提取数据的道路提取基于基于LiDARLiDAR数据的道路提取数据的道路提取概述概述概述概述道路特征、质量评价指标道路特征、质量评价指标高程及强度约束的多尺度道路提取方法高程及强度约束的多尺度道路提取方法高程及强度约束的多尺度道路提取方法高程及强度约束的多尺度道路提取方法基于相位编码圆盘的道路提取方法基于相位编码圆盘的道路提取方法基于基于数据的桥梁提取及重建数据的桥梁提取及重建基于基于LiDARLiDAR数据的桥梁提取及重建数据的桥梁提取及重建2基于机载基于机载LiDARLiDAR数据的道路提取数据的道路提取道路影像示例道路影像示例基于机载基于机载LiDARLiDAR数据的道路提取数据的道路提取影像示例影像示例3光学影像与机载数据中道路呈现的样式是否相同？光学影像与机载LiDAR数据中道路呈现的样式是否相同？445基于点云的道路特征提取基于LiDAR点云的道路特征提取611道路提取方法回顾道路提取方法回顾1.1.道路提取方法回顾道路提取方法回顾基于影像的道路提取方法基于影像的道路提取方法基于影像的道路提取方法基于影像的道路提取方法低分辨率道路检测低分辨率道路检测高分辨率道路检测高分辨率道路检测多尺度道路检测多尺度道路检测基于基于LiDARLiDAR数据的道路提取方法数据的道路提取方法直接基于直接基于LiDARLiDAR数据数据结合辅助数据结合辅助数据结合结合GISGIS数据库信息数据库信息结合高分辨率影像结合高分辨率影像结合高分辨率影像结合高分辨率影像722道路提取的质量评价道路提取的质量评价2.2.道路提取的质量评价道路提取的质量评价完整度指标（完整度指标（CompletenessCompleteness））pp正确度指标（正确度指标（CorrectnessCorrectness））completnessTPRTPFN正确度指标（正确度指标（CorrectnessCorrectness））遗漏度指标（遗漏度指标（MiMi））correctnessTPRTPFP遗漏度指标（遗漏度指标（MissMiss））missFNRTPFP冗余度指标（冗余度指标（RedundanceRedundance））ddFPR总质量指标（总质量指标（QualityQuality））TPredundanceRTPFPqualityTPRTPFPFN8基于信息于Li息的iDAR的道路R点路提取云高取流高程与流程与强度度933基于特征约束的道路条带提取基于特征约束的道路条带提取3.3.基于特征约束的道路条带提取基于特征约束的道路条带提取3131道路特征分析道路特征分析3.13.1道路特征分析道路特征分析几何特性几何特性辐射特性辐射特性拓扑特征拓扑特征拓扑特征拓扑特征功能特征功能特征上下文特性上下文特性上下文特性上下文特性原始点云渲染图103232基于高程约束的道路点提取基于高程约束的道路点提取3.23.2基于高程约束的道路点提取基于高程约束的道路点提取高程约束高程约束|SZSZZZZ高程约束高程约束1minmax|:kkkSZSZZZZ基于高程约束提取约束提取的道路点113333基于强度约束的道路点提取基于强度约束的道路点提取3.33.3基于强度约束的道路点提取基于强度约束的道路点提取预处理预处理|:SISIIII强度约束——粗差剔除粗差剔除——平滑处理平滑处理21minmax|:kkkSISIIII强度约束基于强度约束提取的道路点的道路点123434道路条带优化处理道路条带优化处理3.43.4道路条带优化处理道路条带优化处理基于密度的孤立噪声点剔除基于密度的孤立噪声点剔除基于密度的孤立噪声点剔除基于密度的孤立噪声点剔除|SDSDDD基于面积的孤立区域剔除基于面积的孤立区域剔除32(,)|:kkthkrSDSDDD基于面积的孤立区域剔除基于面积的孤立区域剔除点云拓扑关系构建点云拓扑关系构建道路条带提取结果区域连通性分析区域连通性分析面积阈值分割面积阈值分割道路点拓扑关系构建孤立点剔除后的道路点道路条带提取结果面积阈值分割面积阈值分割道路点拓扑关系构建孤立点剔除后的道路点1344道路特征提取道路特征提取44道路特征提取道路特征提取————道路特征提取包括道路中心线道路道路特征提取包括道路中心线道路————道路特征提取包括道路中心线、道路道路特征提取包括道路中心线、道路轮廓线以及道路宽度的提取等。轮廓线以及道路宽度的提取等。预处理预处理预处理预处理形态学闭操作形态学闭操作形学操作形学操作道路中点的检测道路中点的检测细化处理细化处理细化处理细化处理道路中线提取道路中线提取基于多尺度的道路中线追踪基于多尺度的道路中线追踪144343基于多尺度的道路中线追踪基于多尺度的道路中线追踪4.34.3基于多尺度的道路中线追踪基于多尺度的道路中线追踪154444道路曲线的简化处理道路曲线的简化处理4.44.4道路曲线的简化处理道路曲线的简化处理DouglasDouglas--PeuckerPeucker算法算法DouglasDouglas--PeuckerPeucker算法算法()第()步到第()步(a)第(1)步到第(2)步的结果，C为最远点(b)第(3)步到第(2)步的结果，上一步的C现为B结果，上步的C现为B(c)为简化的结果，其中，d为距离阈值164545道路轮廓线的自适应提取道路轮廓线的自适应提取4.54.5道路轮廓线的自适应提取道路轮廓线的自适应提取具体步骤具体步骤具体步骤具体步骤::自适应中值滤波自适应中值滤波梯度计算梯度计算非极大抑制非极大抑制(non(non--maximummaximum非极大抑制非极大抑制(o(oauausuppressionsuppression，简称，简称NMS)NMS)阈值的自适应确定阈值的自适应确定阈值的自适应确定阈值的自适应确定道路轮廓点提取道路轮廓点提取174646基于道路轮廓线的宽度提取基于道路轮廓线的宽度提取4.64.6基于道路轮廓线的宽度提取基于道路轮廓线的宽度提取主要步骤如下：主要步骤如下：主要步骤如下：主要步骤如下：11）根据测区的道路宽度情况，设定道路宽度检测的结构）根据测区的道路宽度情况，设定道路宽度检测的结构元素的尺寸范围；元素的尺寸范围；）从某条道路中线的起点出发根据该点处的道路走）从某条道路中线的起点出发根据该点处的道路走22）从某一条道路中线的起点出发，根据该点处的道路走）从某一条道路中线的起点出发，根据该点处的道路走向，利用结构元素沿道路宽度方向搜索道路轮廓点；向，利用结构元素沿道路宽度方向搜索道路轮廓点；33）利用结构元素探测道路左右两侧的第一个轮廓点，若）利用结构元素探测道路左右两侧的第一个轮廓点，若33）利用结构元素探测道路左右两侧的第个轮廓点，若）利用结构元素探测道路左右两侧的第个轮廓点，若同时存在，则并分别计算轮廓点与当前点的距离，取同时存在，则并分别计算轮廓点与当前点的距离，取最小距离值为道路半宽，继续探测下一点；否则执行最小距离值为道路半宽，继续探测下一点；否则执行步骤步骤44）；）；步骤步骤44）；）；44）扩大结构元素尺寸，执行步骤）扩大结构元素尺寸，执行步骤33）；若结构元素尺寸）；若结构元素尺寸已达最大，则转到步骤已达最大，则转到步骤22）；）；）该探测过程迭代执行步骤）该探测过程迭代执行步骤）至）至）直至所有道路中）直至所有道路中55）该探测过程迭代执行步骤）该探测过程迭代执行步骤22）至）至44），直至所有道路中），直至所有道路中线点处理结束为止。线点处理结束为止。1855提取实验提取实验5.5.提取实验提取实验试验1试验1采用第三节介绍的相关道路提取精度的评价指标对道路提取采用第三节介绍的相关道路提取精度的评价指标对道路提取结果进行评价。经计算，本次实验道路提取结果的完整度（Completeness）达到88.07%，正确度（Correctness）达到85.71%，遗漏度（Miss）达到1161%，冗余度达到1429%，总体质量指标为遗漏度（Miss）达到11.61%，冗余度达到14.29%，总体质量指标为76.80%。19试验试验22试验试验22()试验的点云渲染图()高程约束结果()强度约束结果(a)试验2的点云渲染图(b)高程约束结果(c)强度约束结果20试验2试验2(d)密度(e)区域连密度约束结果区域连通性分析(f)面积约(g)道路条面积约束结果道路条带与原始点云叠加叠加21试验2道路条带信息统计道路条带信息统计试验2图（a)(b)(c)；(d)(e)(f)点数32989095733689126352959162点数32989095733689126352959162–道路中线检测22试验2试验2特征提取过程图–特征提取过程图道路中线与轮廓线叠加结果道路轮廓线道路中线简化结果道路中线提取结果23试验2试验2试验区域道路提取结果的精度评价（单位：%）实验区CompletenessCorrectnessMissRedundanceQuality试验区域道路提取结果的精度评价（单位：%）实验区190.6088.019.1311.9980.6424基于相位编码圆盘的道路提取方法基于相位编码圆盘的道路提取方法基于相位编码圆盘的道路提取方法基于相位编码圆盘的道路提取方法基本步骤：基本步骤：基于高程的道路点约束提取（常采用滤波处理）基于高程的道路点约束提取（常采用滤波处理）基于强度的道路点约束提取基于强度的道路点约束提取基于数学形态学、相位编码圆盘的道路特征提取基于数学形态学、相位编码圆盘的道路特征提取25步骤步骤(SimonCLODE,etal.2004)2728滤波处理得到的地面点S1（含道路点）滤波处理得到的地面点S1（含道路点）强度信息过滤后的点S2强度信息过滤后的点S2路段灰度图路段灰度图利用相位编码圆盘与之卷积其中，核函数的相位编码32经过卷积可以得到幅度图像和相位图像，进一步可以得到道路的特征矢量线。幅度图像的计算：相位图像的计算：路段灰度图路段幅度图道路中心线段33道路特征矢量线生成道路特征矢量线生成：道路中心线：连接道路中心线段，形成道路网；道路双边线：以中心线为标准，半路宽为距离道路双边线：以中心线为标准，半路宽为距离作平行线（路宽可由卷积算法自动导出）；34基于相位圆盘卷积处理得到的道路中心线和轮廓线35道路中心线和轮廓线与影像叠加效果36基于基于LiDARLiDAR数据的桥梁提取及重建数据的桥梁提取及重建基于基于LiDARLiDAR数据的桥梁提取及重建数据的桥梁提取及重建分类：基于LiDAR点云的桥梁提取基于LiDAR点云的桥梁提取结合LiDAR数据与遥感影像的桥梁提取及重建37基于基于点的桥梁提取点的桥梁提取基于基于LiDARLiDAR点云的桥梁提取点云的桥梁提取步骤：步骤：步骤：步骤：大物体过滤：（剔除大型建筑物）大物体过滤：（剔除大型建筑物）桥梁提取（根据桥梁特征桥梁与小物体的桥梁提取（根据桥梁特征桥梁与小物体的桥梁提取：（根据桥梁特征、桥梁与小物体的桥梁提取：（根据桥梁特征、桥梁与小物体的不同）不同）桥面重建：（构建桥面重建：（构建TINTIN））38大物体的检测：大物体的检测：利用物体的拓扑特征，将点云数据划分成几个不同方利用物体的拓扑特征，将点云数据划分成几个不同方向的条带，条带宽度取略大于平均点距。向的条带，条带宽度取略大于平