建筑物是城市景观中最基本的要素之一,Lidar技术已经在城市景观分析,尤其是城市建筑物三维模型建立中得到了广泛应用,而点云分割技术又是1idar数据处理的重要步骤。目前lidar分割的方法有很多,但因为不同地物的特征不同,当前算法往往只能针对特定小区域进行分割。本文给机载Lidar点云融合DLG,将点云进行粗提取。针对提取到的建筑物点针对建筑物特征逐步进行分割粗提取到的点云。首先将点云往同区域DLG投影,然后由于误差而对未投影到建筑物多边形区域的建筑物点通过多边形边界扩张和延伸区域检索进行建筑物点的识别,完成建筑物点的粗提取。然后在粗提取点里做基于区域生长的建筑物大面检测,—步完成机载建筑物点云点最密集的大面屋顶的分割。再在剩余未分割点先进行噪声识别,然后构建成TIN,打断超过一定距离的线段,得到连通区域。在连通区域内做基于平整度的连通区域分析,分割出人造建筑物面和粗提取得到的非建筑物点。为解决建筑物立面未完全分割问题,在已分割的点云里进行法矢量检测,去除法矢量水平的分割区域的分割标签,将这些点跟未分割的点统一进行适用于建筑物立面的区域生长分割建筑物立面。最后对未分割点做未知点合并,将未分割点标记上其K邻近内多数点的分割标签。这种先结合DLG粗提取再根据建筑物特征逐步的分割方法在保证了点云完整性的基础上能达到很好的分割效果切能实现大区域自动化分割。