基于LiDAR数据的建筑屋顶提取在光伏板安置中的应用

【摘要】：激光雷达(LiDAR,即Light Detection And Ranging)数据是实现城市信息化的重要数据源之一,国外学者已对LiDAR技术作了大量研究,并开发出各种建筑物自动提取的算法,而国内在该领域的相关研究还不成熟。激光雷达数据(LiDAR)由于分辨率高,直接获取地面信息的三维数据而成为非常有效的数据源,被越来越多的用于城市规划,3D虚拟城市构建以及城市太阳能开发等方面的研究中。本文试图利用LiDAR的点云数据,结合高分辨率的卫星影像数据对城市建物信息进行提取实验,其结果用于研究城市太阳能开发和利用。具体包括LiDAR数据特点及表达与处理,建筑物的轮廓信息和高度信息的提取,并结合太阳能模型计算出建筑物理论上获得的太阳能及效率,确定适合安放光伏板的建筑物屋顶最佳位置。建筑物提取技术作为研究的基础主要分为两大类,一类是通过特征过滤筛选LiDAR点云数据,直接获取建筑物信息；另一类是LiDAR数据与其他数据结合,利用阂值(Threshold-based),覆膜(Mask-based)及基于目标对象(Object-based)等技术进行建筑物提取。本文对这两类方法都进行了实验分析和讨论,选择了两个案例：一般建筑物,多边形建筑物。多边形建筑物提取时,考虑了屋顶形状不规则,顶部材料多样化等因素。结果表明：特征过滤筛LiDAR点云的方法可以比较精确的建筑物信息；基于Object-based方法对地物的分割很详细；Mask-based提取的方法能方便地进行区域太阳能计算；Threshold-based方法可以初步去掉树木等非目标地物为后续处理节省时间。两类方法都可以方便确定建筑物的最佳太阳能接收点,因此本文结合了上述方法的优点,应用Threshold-based方法对数据进行预处理,用Mask-based方法提取建筑物进行太阳能计算并结合Object-based和特征过滤筛选的方法提取建筑物屋顶信息,并在此基础上利用Niko Lukac的太阳能模型完成了实验区太阳能计算,参考3D LiDAR点云视图确定适合安放太阳能光伏板的最佳位置。 【关键词】：LiDAR 模糊K-均值 建筑物提取 面向地物对象 3D建筑物重建 太阳辐射能
【学位授予单位】：辽宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN958.98
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 研究内容与目标11-14
• 2 研究区与实验数据14-19
• 2.1 研究区概况14
• 2.2 实验数据14-16
• 2.3 工作流程16-19
• 3 建筑物屋顶提取19-40
• 3.1 建筑物提取的基本原理19-28
• 3.1.1 霍夫变化20
• 3.1.2 随机抽样一致性方法20-21
• 3.1.3 分类和聚类技术21-22
• 3.1.4 模糊K-均值的算法22-24
• 3.1.5 模糊K-均值对于多边形屋顶提取的应用24-28
• 3.2 建筑物提取方法实践28-32
• 3.2.1 阈值规则法28-30
• 3.2.2 覆膜mask法30
• 3.2.3 面向地物提取法30-31
• 3.2.4 过滤筛选法31-32
• 3.3 建筑物屋顶提取32-37
• 3.3.1 植被信息移除32
• 3.3.2 通过Mask的建筑物轮廓提取32-33
• 3.3.3 面向地物对象的建筑物轮廓提取33-36
• 3.3.4 筛选过滤法建筑物轮廓提取36-37
• 3.4 提取结果讨论37-40
• 3.5 3D可视化40
• 4 太阳能光伏板安放位置确定40-51
• 4.1 太阳辐射能理论计算模型40-42
• 4.2 太阳理论辐射量计算42-44
• 4.3 太阳能光伏板位置确定44-51
• 结论51-52
• 参考文献52-58
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况58-59
• 致谢59

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