神奇的建筑楼块矢量数据提取工具
建筑物立面参数提取技术与方法
建筑物立面参数提取技术与方法建筑物立面是城市景观的重要组成部分，其设计、布局和色彩等因素对整个城市形象起着至关重要的作用。
建筑物立面参数的提取技术和方法是帮助人们了解、分析和评估建筑物立面的重要工具。
本文将介绍几种常用的建筑物立面参数提取技术和方法，并对其应用进行探讨。
一、遥感图像处理技术遥感图像处理技术是目前最常用的建筑物立面参数提取方法之一。
通过获取建筑物的遥感图像，可以从中提取出建筑物的高度、立面矩阵、形状和色彩等参数。
遥感图像处理技术主要包括图像预处理、图像分割、特征提取和分类等步骤。
其中，图像分割是提取建筑物立面参数的关键步骤，常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
通过这些分割算法，可以将建筑物立面从背景中分离出来，进而进行参数提取。
二、三维激光扫描技术三维激光扫描技术是一种高精度的建筑物立面参数提取方法。
该技术利用激光扫描仪发射激光束，并通过接收器记录下激光束的反射情况，从而获取建筑物立面的三维信息。
通过对扫描数据的处理和分析，可以提取出建筑物的立面形状、高度、几何特征和材质等参数。
三维激光扫描技术具有高精度、高效率和非接触等优点，因此在建筑物立面参数提取中得到了广泛应用。
三、机器学习方法机器学习是近年来逐渐应用于建筑物立面参数提取的新方法。
通过建立合适的模型和算法，机器学习可以从大量的数据中学习建筑物的特征和规律，从而实现对建筑物立面参数的提取。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些方法可以通过训练样本来建立模型，并通过模型来提取建筑物立面参数。
机器学习方法的优势在于可以处理大规模的数据集，并且能够自动学习和调整模型，从而提高参数提取的准确性和效率。
四、虚拟现实技术虚拟现实技术是一种将计算机生成的三维模型与现实场景相结合的技术，可以用于建筑物立面参数的提取和分析。
通过虚拟现实技术，可以创建一个真实的建筑物模型，从而模拟和分析不同立面参数对建筑物外观的影响。
从矢量地图信息中截取所需部分
从ArcGIS矢量地图信息中截取所需部分——以无锡大市提取江阴市为例目录一、数据审核 (3)二、制作提取范围图层 (4)三、数据提取 (8)四、结果 (10)一、数据审核用ArcGIS打开手头上现有的数据“无锡市9.0.mxd”。
如图1.1，1.2。
图1.1图1.2放大江阴市的部分可以进行初步查看所要截取江阴市的范围。
如图1.3。
图1.3确认目标文件，从点线面的众多数据中提取出江阴市范围内的全部数据。
如图1.4。
图1.4二、制作提取范围图层在ArcGIS中提取所需文件的方法众多，这里选用提取一定范围内大量点线面文件较为稳妥的方法，制作江阴市的行政区域面文件，用制作出来的这一面图层对每一个点线面文件在整个无锡市文件中进行剪裁提取。
首先进行江阴市行政区范围面图层的制作。
在左侧的点线面信息列表对每一个图层数据查看可知，在“面信息——县界”所显示出的就是整个无锡市的行政区划图，如图2.1所示。
图2.1鼠标右键单击“县界”，打开属性表查看属性信息。
如图2.2所示。
图2.2选中属性表中的江阴市这条记录，可以看见在数据显示框中，江阴市的行政范围是高亮框选的状态。
如图2.3所示。
图2.3在内容列表中，鼠标右键单击“县界”，找到“数据——导出数据”的选项。
如图2.4所示。
图2.4在弹出的窗口中选择存放路径，并对导出的文件进行重命名。
如图2.5所示。
图2.5将导出的文件添加进来进行查看，可以看到是我们想要的江阴市的行政区划范围。
如图2.6所示。
图2.6三、数据提取有了江阴市的行政区划范围图，就可以对整个无锡大市的点线面数据逐一进行剪裁提取了。
在工具栏上方找到“地理处理——剪裁”。
如图3.1所示。
图3.1在弹出的窗口中进行数据选择，“输入要素”是被剪裁的数据，“剪裁要素”就是所需数据的具体范围，这里就是江阴市的范围。
“输出要素类”就是剪裁后所得到的数据。
如图3.2所示。
图3.2注意，在剪裁之前，左侧的内容列表一定要添加剪裁要素，不然在剪裁要素选取的时候，就无法找到所需的图层数据。
高分辨率卫星影像矢量数数据提取方案
处理流程图
预处理：使用地理信息软件对原始数据进行拼接、融合处理，然后使用专业软件进行 色彩调整，保持纹理清晰，色调均匀，反差适中。彩色影像模拟自然真彩色，光谱信息丰 富，能准确反映地物特征。
正摄纠正：采用 RPC 参数配合连接点进行相对纠正，重采样方法采用双线性内插或三 次卷积内插法。纠正后不同条带接边精度在 1 个像素左右。
中心点 X 坐标
XZB
Float 15
7
中心点 Y 坐标
YZB
Float 15
8
备注
BZ
Char 50
注 1：备注填写“无法准确把握或特殊情况说明”。
小数 位数
2 1 1
备注
北京揽宇方圆信息技术有限公司
4.2 原始影像要求
对于影像数据，应有以下要求： 1、2011 年以后获取的 QB 或（和）WV2 卫星影像数据； 2、时相尽可能为夏季（5-9 月份）； 3、Wgs84 坐标系，无投影； 4、云雾量小于 10%。
4.3 数学基础
1、平面坐标系统：采用 WGS84 坐标系。 2、投影方式：采用 UTM 投影，3°分带。 3、高程系统：30 米分辨率高程数据。
4、
居民区内部过小绿化不提，过小的绿化带不提；
5、
绿化带内部物种应在绿化种类中加以区分；
6、
属性字段要求：
图斑属性表结构
序号
字段名称
字段 字段 字段代码
类型 长度
1
图斑编号
TBBH
Char 10
2
地类
DL
Char 30
3
绿化种类
LHZL
Char 30
4
面积
MJ
Float 20
基于Lidar的城市建筑物提取研究
基于Lidar的城市建筑物提取研究在当今数字化和信息化快速发展的时代，对城市进行精确的建模和分析变得愈发重要。
其中，城市建筑物的准确提取是城市规划、地理信息系统更新、智能交通等众多领域的关键基础。
而激光雷达（Lidar）技术的出现，为城市建筑物的提取提供了一种高效且精确的手段。
Lidar 技术，简单来说，就是一种通过发射激光脉冲并测量其返回时间来获取目标物体距离和形状等信息的遥感技术。
它能够快速、大量地获取高精度的三维点云数据，这些数据包含了丰富的地表和物体特征。
在城市环境中，建筑物具有独特的几何和空间特征。
例如，它们通常具有垂直的立面、平坦的屋顶，并且与周围的道路、植被等地物在高度和形状上存在明显的差异。
利用 Lidar 数据进行建筑物提取的过程，本质上就是从海量的点云数据中识别和分离出这些具有建筑物特征的部分。
然而，这个过程并非一帆风顺，面临着诸多挑战。
首先，城市环境复杂多样，建筑物的风格、形状、大小各不相同，这增加了提取的难度。
其次，Lidar 数据本身可能存在噪声和缺失值，影响了建筑物特征的准确识别。
再者，建筑物与周围地物（如树木、电线杆等）之间的相互遮挡，也会导致部分建筑物信息的不完整。
为了有效地从 Lidar 数据中提取城市建筑物，研究人员提出了各种各样的方法。
其中，基于几何特征的方法是较为常见的一种。
这种方法通过分析点云数据中的点的分布、斜率、曲率等几何属性，来识别建筑物的边缘、屋顶平面等特征。
例如，建筑物的屋顶通常呈现为较为平坦的平面，通过对点云数据进行平面拟合，可以找到这些屋顶平面。
另外，基于分割的方法也得到了广泛的应用。
分割的目的是将点云数据划分为不同的区域，每个区域对应着不同的地物类型。
在分割过程中，可以根据点的空间位置、高程、强度等信息进行分类。
然后，通过对分割后的区域进行分析和筛选，确定哪些区域属于建筑物。
除了上述方法，还有基于机器学习和深度学习的方法。
机器学习方法通常需要手动提取一些特征，并使用分类器（如支持向量机、决策树等）来判断哪些点属于建筑物。
一种基于LiDAR数据的城区建筑物的提取方法
以获取 图像的特征变化 ，如尺寸 、形状 以及 中心位置 。一般
情 况 下 ， 筑 物 在 不 同 的数 据 层 中图 像 特 征 几 乎 不发 生 变 化 ， 建
如 图１ 所示 。本 文算法则 主要基于 以下两点进 行建筑物 的提 取 ：影像分割在垂直方 向上尺寸的变化 以及其 中心位置 的偏
上 述 影 像 进行 分层 ，得 到 如 图２ 所 示 的一 系 列 的 二值 化 影 像 。
（ ）试 验分析 三
为了说 明上述方法的有效性，本文采用实￣Ｌ Ｄ Ｒ Ｊ ＩｉＡ 数据进
行 测 试 ， 该 数 据 的 所 对 应 的影 像 如 图 ３（ ）所 示 。 从 图 中可 ａ 以 看 出 ， 该 区 域 属 于 典 型 的 城 市 地 区 ，包 含 大 量 的高 层 建 筑
移。
（ ）城 区建筑物 的提 取 二
将 Ｌ Ｄ Ｒ 云 数 据 重 采 样 生 成 ＤＭ 并 以 栅 格 影 像 的 形 式 ｉＡ 点 Ｓ，
图 １地 物 及 地 面 在 不 同高 程 分 层 中的特 征 ．
图 ２ Ｌ Ｄ Ｒ 度 影 像 的 ｉＡ 深 垂 直分 层
表示。计 算栅 格点高程 的最大值和最小值，并 以ｌ 为间隔将 ｍ
的 分 割 算 法 ， 主 要 包 括 基 于 三 角 形 的 区 域 生 长 算 法 和 基 于 扫 描 线 的 区域 生 长 算 法 。 （ ）以 影像 处 理 技 术 为 基 础 ，把 原 始 ３ 的激 光 点 云 数据 重采 样 生 成距 离 影 像 ， 利 用 影 像 分 割 技 术 进
【 章编 号 】 １０ — １ １ ０００ — １４ ０ 文 ０８ １５ （ １）６ ００ — １ ２ 为 了识 别 建筑 物 ，设 定 阂 值 以 判 断 （ ）式 计算 的几 何 分 １
如何使用万能地图下载器下载矢量建筑边界
如何使用万能地图下载器下载矢量建筑边界对于搞测量规划的朋友来讲，如果实地测量建筑的边界，不仅费时而且价格也不菲，但是建筑边界数据又是必须的，如何获取到这些建筑边界数据就成了难题。
现在，经过更新升级过后的万能地图下载器具备了下载矢量建筑边界的能力，今天就给大家详细介绍一下使用的方法。
步骤
第一步：切换地图
打开水经注万能地图下载器，点击左上角的地图图标，在出现的列表中选择“矢量地图”图层（图1），如果没有点击“更多”将矢量地图图层加载进来。
图1
第二步：框选下载
将地图放大到18级之后可以看到将要下载的建筑边界数据，同下载影像一样，点击“下载”→“框选下载”就可以框选下载需要下载的地方（图2）。
图2
第三步：导出设置
框选后双击鼠标左键，在弹出的对话框中可以设置导出的建筑边界文件的名称、选择建筑边界数据的坐标系和选择建筑边界数据的格式（图3），设置完成
后点击“导出”开始导出数据。
图3
第四步：查看数据
数据导出完成后会自动打开所在的目录，这里我们导出的是kml格式，所以用Googleearth打开导出的数据，可以看到效果如图4。
图4
总结
通过以上步骤就完成了矢量建筑边界的数据的下载，整个过程也比较简单，对建筑边界数据有需求的朋友可以自己使用万能地图下载器试试。
如何下载矢量建筑边界
如何下载矢量建筑边界
做测绘和规划的朋友会经常需要到建筑的边界，如果挨个去实地测量会很费时费力，那么有没有什么办法可以直接将这些建筑边界直接下载下来呢？现在就给大家推荐一款神器，可直接下载建筑范围，对的，直接下载！
工具/材料
微型离线地图地理信息标注绘制系统平台（微图）
方法/步骤
1.打开软件后点击“CAD制图”将界面切换到CAD制图（图1）。
图1
2.将地图放大到18级以上（含18级），再点击“载入建筑”按钮，即可将建筑边界给加载进来（图2）
图2
3.点击“导出矢量”按钮即可将已加载的建筑边界导出，可以导出成*.shp、*.kml、*.kmz、*.dxf和*.tab格式，这里我们导出成dxf格式（与CAD对应），将导出
的数据在CAD中打开，效果如图3。
图3
4.到这里我们已经完成了建筑边界的下载，十分的简单和方便，接下来给大家展
示一下导出成*.shp（图4）和*.kml的效果（图5）。
如果想要获取软件可以百
度“水经注科技”，怎么样，赶紧来下载建筑边界吧！
图4
图5。
如何在百度地图上绘制建筑(矢量面)数据并导出为图片
如何在百度地图上绘制建筑楼块(矢量面)数据并导出为图片万能地图下载器的矢量面绘制功能可以在百度地图上绘制行政边界、建筑楼块、街区、居民地、植被、水系和湖泊等矢量面状数据。
这里我们以绘制建筑为例，通过以下几个步骤说明如何在地图中绘制建筑楼块，但请确保你的软件版本为X3.0build1620及以上。
第一步：打开标注列表
首先切换地图类型为“百度地图”，然后点击工具栏上的“标注”工具会显示标注列表，如下图所示。
第二步：绘制矢量建筑楼块
点击标注列表中的“多边形”或“矩形”工具，在地图中单击可以绘制矢量建筑楼块，右键结束绘制后会显示属性对话框，你可以设置建筑楼块的边线颜色、填充颜色、是否显示填充、是否显示边线、填充和边线同时显示和填充与边线的透明度等参数，如下图所示。
点击“面积/坐标”选项可以查看建筑楼块的面积、周长和经纬度坐标点（后续版本会提供导出坐标和提取高程值的功能），如下图所示。
第三步：导出叠加建筑楼块
下载地图时为了要叠加矢量标注，我们务必要勾选“叠加矢量标注”选项，如下图所示。
至于下载卫星地图的具体方法，请参阅教程：如何下载谷歌高清卫星影像。
如何下载矢量建筑楼块轮廓为CAD文件
何下载矢量建筑楼块轮廓为CAD文件1.概述水经注软件除了有强大的谷歌高清卫星影像下载、历史地图下载、高程等高线数据下载、栅格电子地图下载、栅格地形图下载、影像坐标系投影转换、矢量坐标系投影转、矢量标注和坐标纠偏等一系列专业功能之外，还可以将矢量建筑楼块轮廓下载为CAD文件。
下载的矢量建筑数据可以通过配合等高线、POI兴趣点和路网数据生成地形图，并且支持导出多种文件格式，包括KML、SHP、DXF、GPX、CSV、TXT和DAT等。
还可以将矢量建筑数据进行各种坐标系的投影转换，包括WGS84经纬度坐标系、北京54投影坐标系、西安80投影坐标系、国家2000投影坐标系、墨卡托投影坐标系、火星坐标GCJ-02经纬度坐标系、火星坐标GCJ-02墨卡托坐标系、百度BD09经纬度坐标系和百度BD09墨卡托投影坐标系等。
2.在线查看矢量建筑数据需要在线查看矢量建筑楼块轮廊数据时，需要选择地图数据源为“全国建筑（含高度）”，这里的全国建筑数据源为高德建筑。
选择地图放大目标区域到第18级，如果有矢量建筑楼块轮廊数据，会显示为红色边框，效果如下图所示。
在线建筑轮廓显示3.下载矢量建筑楼块轮廊数据为DXF文件这里以青海省西宁市城西区为例,说明如何将矢量建筑楼块轮廓数据下载为DXF文件。
在软件右上角的“区划”中，选择“青海省\西宁市\城西区”会显示该行政区划的边界，点击视图中显示的“下载”按钮，可以显示“新建任务”对话框。
选择行政区划在“新建任务”对话框中，可以设置任务名称、坐标投影和选择文件存储格式，这里以导出为西安80高斯投影的DXF文件为例，设置如下图所示。
新建任务在“矢量列表”中，会默认选中全国建筑数据源（即“高德建筑”），也可以根据实际需求选择百度建筑。
在“新建任务”对话框中完成相关参数设置之后，点击“确定”按钮开始下载，如下图所示。
下载进度下载完成之后，会自动打开数据所在目录，如下图所示。
下载成果4.打开查看CAD矢量建筑楼块轮廓数据双击DXF文件可以打开CAD，如果当前没有显示数据，请双击鼠标中键或用“E+空格+Z+空格”命令可以显示所有数据，如下图所示。
Lidar点云数据中建筑物的快速提取
地球科学 ———中国地质大学学报Ea r t h S cience —J o u r n al of China U n iver s it y of G eo s ciences第 31 卷 第 5 期 2 0 0 6 年 9 月Vol . 3 1 No . 5 Sep t .2 0 0 6L idar 点云数据中建筑物的快速提取刘修国 ,张 靖 ,高 伟 ,陈启浩中国地质大学信息工程学院 ,湖北武汉 430074摘要 : L i da r 技术可快速获取地表的高精度三维点云数据 ,目前对此类数据的分类却是速度慢 、精度低 ,尤其是城市区域建筑物和树木靠得较近时更是难以准确提取建筑物 . 介绍了一种基于点云数据生成距离影像 ,而后引入对比度纹理辅助的点 云数据建筑物快速提取方法 . 结果证明 ,该方法不需要其他辅助数据就能实现点云数据中建筑物的快速提取 . 关键词 : L i da r 点云数据 ;距离影像 ;高程纹理 ;灰度共生矩阵 . 中图分类号 : T P 311 文章编号 : 1000 - 2383 (2006) 05 - 0615 - 04收稿日期 : 2006 - 05 - 30Extract Buil d ings Q uic kl y f r om L i dar Point C l o ud DataL IU Xi u 2guo , Z H A N G J i n g , GA O Wei , C H EN Qi 2haoFac u l t y o f I n f o r m at i o n En g i nee r i n g , Chi na U n i ve r s i t y o f Geosci ences , W u h a n 430074 , Chi n aAbstract : L i da r can cap t u re 3D geo g rap h ical info r m atio n quickly , a nd fo r m a ma s sive di s cret e point clo u d. There a r e so m esho r tco m ings in t h e exi sting cla ssif icatio n alg o rit h m s , such a s lo w p reci sio n of cla ssif icatio n a nd slo w p roce ssing sp eed , e s pe 2cially in p roce ssing buil dings clo se to t ree s. In t hi s a r ticle , a new buildin g ext ractio n alg o rit h m i s int ro duced. The rang e im 2 age i s abst ract ed f ro m t h e o riginal dat a a nd t hen t h e height t ext ure i s used fo r a ssi sting cla ssif icat io n . The a ut ho r s te s ted t h ealg o r it h m wit h L i da r dat a . The result of t h e exp e riment sho w s t h at t h i s al g o r it h m ca n di s tingui s h adjacent buildings and t rees. Al so , t he alg o rit h m i s g oo d at cla ssif icatio n p reci sio n and high sp eed. It ha s o bvio us adva nt ages i n t h e ur b an L i d a rpoint s clo u d cla s sif icatio n .K ey words : L i da r point clo u d ; range image ; height t e xt u re ; co 2occur r ence mat r ix.基础 ,把原始的激光扫描点云数据重采样为距离影像 ,利用影像分割技术进行处理 ;该类算法原理简单 ,技术比较成熟 ,但由于需要对数据进行重采样而引入插值误差 ,造成原始信息的失真 ,分类精度不高. 大多数分类算法在分类时是基于局部的相似性 ,如需要比较局部坡度差和高程差等. 当树木和建筑物靠得很近时 ,若树枝和建筑物顶部较接近 ,则会造成建筑物与树木被错误的融合到一个分类中而难以提取 ,这种情形在城市地区尤为普遍. 对此问题 , 本文介绍了一种稳健的基于点 云数 据 生成 距离 影像 、而后引入对比度纹理辅助的点云数据建筑物快速提取方法 . 实验表明 ,在无其他数据辅助时该方法也能较好地实现点云数据中建筑物的快速提取 . 0 引言采用 L i d a r 点云数据建立数字城市模型时 , 需 要对数据进行有效的分类 ,其重点之一是有效提取 建筑物. 目前的处理算法 ,从原理上可以分为 3 类 :第 1 类是 基 于 模 式 识 别 技 术 的 聚 类 算 法 , 如 Fi li n (2002) 提 出 的表 面聚 类算 法 , Ro g gero ( 2002 ) 提 出 的分级聚类方法 ;该类算法需要对数据进行特征选 取 ,且在聚类分析时要求逐点比较 ,算法复杂且效率 低下. 第 2 类是基于区域生长的分割算法 ,主要包括 基于三角形的区域生长算法 (Be n , 2002 ) 和基 于 扫 描线的区域生长算法 ; 该类算法需要先选取种子而 后根据近邻测度进行生长. 第 3 类以影像处理技术为 基金项目 :国家十五“863”计划 :面向网络海量空间信息的大型 GIS ( No . 2001 A A135170) .作者简介 :刘修国 ( 1969 - ) ,男 ,教授 ,博士生导师 ,主要研究方向为 3D GIS 、遥感图像处理. E 2mail :li uxg @p ublic . w h . hb . cn1 算法原理高程纹理能够反映建筑物和树木的本质区别,可以作为分类的判别特征,笔者采用灰度共生矩阵来计算高程纹理,为了使高程纹理不受地形的影响, 还需要对数字表面模型( D S M) 进行规则化. 下面分别介绍高程纹理、规则化D S M 和计算高程纹理的灰度共生矩阵方法.1 .1 高程纹理纹理信息是影像中的一种重要特征,在图像处理、模式识别中有着广泛的应用. 距离影像中每个像元的灰度值代表该点的高程信息,在城市地区建筑物和树木在高程上具有以下特点: (1) 建筑物表面一般较规则,除了边缘区域高程变化较大,其他地方一般变化很小,连续性明显.(2) 对于树木来说,由于生长不规则,不具备人造建筑物的连续性; 另一方面,激光脉冲具有一定的穿透能力,能穿透一部分树叶射到地面,因此树木区域不仅在边缘上高程变化较大, 内部在各个方向上也不连续.根据2 类地物的特点,采用高程的对比度纹理作为分类建筑物和树木的特征( El b eri n k a n d Maa s , 2000) . 图1 是激光扫描的距离影像,建筑物区域只有边缘上变化较大,区域内部连续性较好;但图1 中的树木区域,各个方向上连续性较差.1 .2 规则化DS M由于L i d a r的接收信号来源于目标表面的反射,因此得到的数据实际上是一种数字表面模型.为了除去地形变化对对比度纹理的影响,在进行纹理分类之前,需要对距离影像进行规则化,得到规则化图2 规则化DSMFig. 2 Deter m inatio n of t h e no r m alized DSMa . 原始DSM ;b .地面模型D TM ;c . 规则化后的DSM的D S M (图2) . 经过规则化处理后, 地形的影响被去除,所得到的D S M 将只包含树木和建筑物表面.规则化的过程采用从原始的D SM 中减去真实地形D TM 来实现. 从点云数据中提取D TM 通常称为数据滤波. 目前的滤波方法有很多,本文采用形态学滤波算法( Zha ng et a l . ,2003) 来获取D TM ,这种滤波算法可以根据窗口选择的不同滤掉大于窗口的影像特征.由于滤波算法不是本文讨论的重点,因此不再详述.1 .3 计算高程对比度纹理建筑物和树木在对比度纹理上具有较大差异,可以作为分类的判别特征. 笔者采用灰度共生矩阵从距离影像中提取对比度纹理信息. 灰度共生矩阵法是对目标影像区内所有像元进行统计,描述其灰度空间分布的一种方法(章孝灿等,1996) . 为了突出边缘的对比度纹理,笔者采用步长为1 在水平方向和垂直方向进行纹理统计,选用奇数窗口( 如5 ×5 、7 ×7 等) 保证当前计算的像元位于窗口中心.由于距离影像中的像元灰度值为高程值,在处理之前需要对影像灰度进行相应的压缩,一般可以压缩到16 ～64 级. 如图3 灰度级为4 .在得到共生矩阵后,按式(1) 分别计算2 个方向上的对比度值,将较小的值作为该像元的对比度纹理值. f ( i , j) 为共生矩阵中行列值为( i , j) 的元素值,κ和λ一般选择1～3 之间的值以突出对比度纹理.在处理之后,建筑物只在4 个角点上具有对比度第 5 期刘修国等 :L i dar 点云数据中建筑物的快速提取617图 3 在水平方向和垂直方向统计灰度共生矩阵Fig. 3 Calculated co 2occur r ence mat r ix sp a ce wit h ho r izo n t ala n d ver tical direct io n s图 5 高程对比度纹理分类算法流程Fig. 5 Flo w cha r t of t h e alg o r it h m(1) 网格中有多个点时可以采用取平均值 、取最大 (小) 值 、取最靠近网格中心值等方式重采样. ( 2)如果网格中没有点时 ,可以选择四邻域或八邻域网格内的点进行插值 ,并把采样点标记为插值点. ( 3)如果“空隙”大于某个阀值时 ,则不进行插值 ,这可能图 4 对比度纹理分类处理流程Fig. 4 Flo w cha r t of t h e co n t r a s t mea s urement cla s sif icatio n1 . 规则化 DSM ;2 . 垂直方向的对比度测量 ;3 . 水平方向的对比度测量 ;4 . 是地形中无激光返回的区域 ,应保持这种状态 . 这些 取 2 个方向的最小值 ;5 . 滤去建筑物角点区域可能是水域 ,由于水体对激光的吸收等原因 ,探 测器无法接收到返回信号 . 2 . 2 距离影像分类在得到距离影像后 ,采用以下 4 个步骤得到影 像分类结果 :(1) 获取规则化 D S M ,可以近似的认为此时的影像中只剩下建筑物和树木 . (2) 计算对比度纹理信息 ,在规则化 D SM 影像上采用灰度共生矩阵统计水平方向和垂直方向的高程信息 ,根据得到的 2 个共生矩阵分别按照式 (1) 计算对比度纹理值 ,并把 2个值中较小的一个作为当前像元的对比度纹理值 ,保存到对比度纹理影像中 . ( 3) 形态学滤波分析 ,对得到的对比度纹理影像进行形态学滤波 ,滤去建筑物角点 ,得到仅含树木的纹理影像 . 滤波窗口选择不能太大 ,以免将树木过滤掉 ; 也不能太小 ,使建筑物的角点被保留 ,一般选择 3 ×3 的窗口为宜. (4) 对滤波后的纹理影像 ,通过简单的阀值 (阀值的选择可以参考得到的纹理影像) 判断提取树木. 再根据获得的树木的图像 .N - 1 N - 1 κ λCo n t r a s t = ∑∑( i - j ) ·f ( i , j ) .( 1) i = 0 j = 0基于高程对比度纹理的分类过程如图 4 所示.2 算法实现基于上文所描述的基本原理 ,笔者采用图 5 中 的流程来实现分类算法. 由于这种算法需要借助距离影像的分类结果 ,笔者采用特殊方式对原始数据进行重采样 ,减少插值误差 ,并根据距离影像分类结 果对原始点云数据进行分类. 2 . 1 原始点云重采样 对于原始点云数据 ,需要进行重采样生成规则 的距离影像 . 重采样会带来误差 ,并可能会丢失重要 信息. 为了尽可能反映实际地形 ,笔者按以下规则重树木区域 ,与规则化 D S M 对照 ,得到建筑物 . 算法在处理的过程中 ,会将车辆 、电线杆 、路灯等小的人造物分类到树木中 ,由于在城市区域中 ,正 确提取建筑物是主要的工作 ,这种分类错误是可以 接受的.2 .3 原始点云分类根据得到的分类影像对原始点云数据进行分 类 . 对于每个原始数据点 ,如果在影像中能找到对应 的像元 ,该点根据像元分类结果进行分类 ;如果找不 到 ,则按照 K 近邻的方法进行分类.生矩阵的大小 ,能进一步提高执行的速度 .R ef e rences Ben , G . ,2002 . Segment atio n of T IN 2st r uct ured surf ace mo d 2el s. ISP RS W G I V/ 6 , joint co nf erence o n geo 2sp atialt h eo r y ,p r o cessing and app licatio n s. Ot t awa ,Ca n ada .El berin k , S. O . , Maa s , H . G . , 2000 . The use of a n i so t r opicheight t ext ure mea sure s fo r t he segment atio n of air 2b o r n e la s er sca n ner dat a . 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Zhejiang U n iver s it y Press , Ha n gzho u . 291 - 294 (in Chinese ) .3 结论笔者对本文介绍的算法进行了实验 ( 图 6) . 对分类结果进行分析后发现 ,该算法几乎能识别出测 试区域内的全部建筑物 ,能很好地区分邻近的建筑 物和树木 . 但仍存在一定的误差 ,主要是将部分树木 分为建筑物 ,究其原因在于对高程纹理影像进行滤 波时滤波窗口选择不当 ,造成一部分树木的纹理被 滤去 ,后续的分类过程中 ,将这一部分被错误滤去的植物分类为建筑物. 可以通过比较 ,选择合适的滤波 窗口来改正这一问题 . 算法处理速度很快 ,实验数据 含有 50 多万个采样点 ,采用普通微机处理 ,分类的 时间少于 3 分钟. 整个执行过程中 ,计算灰度共生矩 阵最为耗时 ,如对距离影像进行适当的压缩 ,减小共附中文参考文献章孝灿 ,黄智才 ,赵元洪 , 1996 . 遥感数字图像处理 . 杭州 : 浙 江大学出版社 . 291 - 294 .图 6 原始点云和分类结果Fig. 6 O r iginal point s clo u d a n d cla s sif icatio n result a . 原。
城市模型提取神器7G规划模型库！
城市模型提取神器7G规划模型库！
资料介绍
话说混沌初开之时，建城市模型是需要一个个房子拉起来的。
几十个建筑体块还好，如果是大规模场景的模型，拉完千上万个建筑的时候，估计猴子都进化成人了。
好在世间万物，大多一物降一物。
上天造化了一款神器，Esri CityEngine，它可以将2D GIS数据/地图数据转换为智能3D城市模型，可以更快更灵活地构建场景，可以对单个地块快速地做建筑方案的设计。
我并不是很推荐你用这款国内城市模型提取神器，它只不过可以让你在短短几十秒之内，提取国内陆图的建筑模型，并且还能导入SU、3DMAX、RHINO里面而已。
图片展示
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基于矢量的建筑物提取
基于矢量的建筑物提取
基于矢量的建筑物提取涉及到对图像或地理数据进行处理以识别并勾勒出建筑物边界的过程。
此方法主要用于提取建筑物的几何信息，常常用在GIS（地理信息系统）和遥感图像处理中。
以下是基于矢量的建筑物提取的基本步骤：
1. **数据收集与预处理**：首先，需要收集需要进行建筑物提取的图像或地理信息数据。
这可能包括卫星遥感图像、无人机拍摄的图像或者GIS数据。
对这些数据进行预处理，如辐射定标、大气校正、几何校正等，以提高后续处理的准确性。
2. **特征提取**：在这一步，需要从预处理后的数据中提取出与建筑物相关的特征。
这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。
可以使用诸如卷积神经网络（CNN）等深度学习技术来自动提取这些特征。
3. **建筑物识别与分割**：在特征提取之后，系统会尝试识别和分割出图像中的建筑物。
这一步可能需要用到图像分割和目标检测算法，如GrabCut算法或者深度学习的分割网络，如UNet。
4. **建筑物矢量生成**：在成功识别和分割出建筑物后，需要通过一些后处理步骤生成建筑物的矢量表示。
这可能包括去除噪声、平滑边界、填充孔洞等。
最后，使用诸如多边形化或线推定算法将建筑物的二值图像转化为矢量形式。
5. **验证与优化**：最后，需要对生成的矢量建筑物数据进行验证，确认其准确性和完整性。
如果发现错误或遗漏，需要进行相应的优化或修正。
基于矢量的建筑物提取技术是高度自动化的，但在处理复杂背景或动态场景时仍面临挑战。
同时，对于不同来源和质量的地理信息数据，可能需要进行不同的预处理和后处理步骤，以达到最佳的提取效果。
建筑轮廓矢量数据
建筑轮廓矢量数据建筑轮廓矢量数据是一种用于描述建筑物轮廓形状的数据格式。
它是一种二维矢量数据，可以用于在地理信息系统（GIS）中表示和分析建筑物的形状、位置和属性。
建筑轮廓矢量数据通常包括建筑物的外部轮廓线，以及可能的内部分隔线和内部结构。
这些数据通过坐标和线段的方式来表示建筑物的边界。
矢量数据可以以多种格式存储，例如Shapefile、Geodatabase等。
建筑轮廓矢量数据在城市规划、土地管理和地图制作等领域有广泛的应用。
以下是一些与建筑轮廓矢量数据相关的参考内容：1. 数据采集方法：建筑轮廓矢量数据可以通过不同的数据采集方法获取。
其中常用的方法包括航空摄影、激光雷达扫描、卫星遥感等。
这些方法可以获取建筑物的形状和位置信息，并将其转换为矢量数据。
2. 数据属性：建筑轮廓矢量数据可以包含与建筑物有关的各种属性信息。
例如，建筑物的用途、建筑材料、建筑年代等。
这些属性可以用于建筑物的分类和分析。
3. 数据精度：建筑轮廓矢量数据的精度取决于数据采集的方法和精确度要求。
高精度的数据可以提供建筑物的详细轮廓和内部结构信息，而低精度的数据只能提供建筑物的大致边界。
4. 数据处理：建筑轮廓矢量数据可以通过一系列的处理方法进行分析和处理。
例如，可以使用GIS软件对建筑物进行拓扑分析、空间查询和属性统计等操作。
这些处理方法可以揭示建筑物之间的关系和特征。
5. 数据可视化：建筑轮廓矢量数据可以通过地图制作软件或GIS软件进行可视化展示。
可以根据需要将建筑物的轮廓和属性信息进行符号化和渲染，以便于人们理解和使用。
6. 应用领域：建筑轮廓矢量数据在城市规划、土地管理和建筑设计等领域有广泛的应用。
例如，可以通过分析建筑物的分布和类型来制定城市规划政策；可以在土地管理中使用建筑物的轮廓和属性信息进行土地评估和规划；可以在建筑设计中使用建筑物的形状和位置信息进行建模和仿真。
总之，建筑轮廓矢量数据是一种用于描述建筑物轮廓形状的数据格式，在城市规划、土地管理和地图制作等领域有重要的应用。
扫描矢量化中的房屋轮廓半自动提取
扫描矢量化中的房屋轮廓半自动提取
程效军;黄华区
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2005(000)003
【摘要】地籍图矢量化是建立土地信息系统的主要数据来源,提高矢量化的效率有重要的意义.本文探讨对扫描地籍图矢量化房屋半自动提取的方法,即通过在栅格地籍图上的房屋内部选取一点,而后自动提取房屋轮廓生成房屋矢量图,该方法经过试验证明能有效运行并提高房屋要素提取的效率.
【总页数】3页(P46-48)
【作者】程效军;黄华区
【作者单位】同济大学测量与国土信息工程系,上海,200092;现代工程测量国家测绘局重点实验室,上海,200092;同济大学测量与国土信息工程系,上海,200092【正文语种】中文
【中图分类】P237.3
【相关文献】
1.人工干预的半自动扫描地形图矢量化的实现 [J], 刘剑平;张亮
2.脑部MRI图像的半自动实时轮廓提取方法 [J], 何煦佳;杨荣骞;吴效明;王耀处
3.实现栅格图形和图像数据矢量化提取的游程轮廓追踪法 [J], 谢顺平;都金康;王结臣
4.机载激光扫描中复杂建筑物轮廓线平差提取模型 [J], 刘春;李楠;吴杭彬;杨璇
5.扫描地图中房屋和建筑物的自动矢量化方法 [J], 程治国;刘允才
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神奇的建筑楼块矢量数据提取工具
做测绘和规划的朋友会经常会需要用到建筑楼块的矢量数据，如果挨个去实地测量会很费时费力，那么有没有什么办法可以直接将这些建筑边界直接提取下来呢？现在就给大家推荐一款神器，可直接下载建筑范围！
工具/材料
水经注微型离线地图地理信息标注绘制系统平台，简称“微图”。
方法/步骤
1.打开软件后点击“CAD制图”将界面切换到CAD制图（图1）。
图1
2.将地图放大到18级以上（含18级），再点击“载入建筑”按钮，即可将建筑边界给加载进来（图2）
图2
3.点击“导出矢量”按钮即可将已加载的建筑边界导出，可以导出成*.shp、*.kml、*.kmz、*.dxf和*.tab格式，这里我们导出成dxf格式（与CAD对应），将导出
的数据在CAD中打开，效果如图3。
图3
4.到这里我们已经完成了建筑边界的下载，十分的简单和方便，接下来给大家展
示一下导出成*.shp（图4）和*.kml的效果（图5）。
如果想要获取这款软件可
以百度“水经注软件”，怎么样，赶紧来下载建筑边界吧！
图4
图5。