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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于多光谱激光雷达点云数据的建筑立体提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114972628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210387998.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多光谱激光雷达点云数据的建筑立体提取方法是由王青旺;张梓峰;沈韬;宋健;沈世全;熊豪设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱激光雷达点云数据的建筑立体提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多光谱激光雷达点云数据的建筑立体提取方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。首先提取多光谱激光雷达点云数据的维数特征，用shannon熵理论选择最优邻域，在此之上提取几何特征，用支持向量机将多光谱激光雷达点云数据分成线、面、离散三类，提取其中的二维平面类型的多光谱激光雷达点云数据，最终通过高度和邻域方差滤波提取多光谱激光雷达点云建筑数据。本发明选择最优邻域进行特征提取，增加了分类的准确性，提高的多光谱激光雷达点云数据建筑立体提取的精度。

本发明授权一种基于多光谱激光雷达点云数据的建筑立体提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱激光雷达点云数据的建筑立体提取方法，其特征在于： Step1：按照光谱角筛选多光谱激光雷达点云数据，对于多光谱激光雷达点云数据中的每个点，通过设定不同的光谱角阈值，将与其光谱角小于阈值的点划入邻域，通过选取不同的光谱角阈值，为多光谱激光雷达点云中的每个点都分别取大小为10、20、50、100、150、200个点的六个邻域作为该点的预备邻域，以便后续步骤中从预备邻域中选择出最优邻域； Step2：对于多光谱激光雷达点云的每个点，在Step1中选取的六个预备邻域上，利用该点及其邻域点的三维坐标，构造协方差矩阵，对协方差矩阵做主成分分析，获得其在当前邻域的三个特征值，对其降序排列即为λ1、λ2、λ3，根据公式计算该点在其当前邻域的维度特征： 其中a1D为一维线状特征，a2D为二维面状特征，a3D为三维离散特征，a1D、a2D、a3D的和为1，维度特征分别代表了该点属于三种不同维度类型的概率； Step3：根据shannon熵理论，提取预备邻域中的最优邻域； Step4：在最优邻域上重新提取多光谱激光雷达点云数据的几何特征，所述几何特征包括维度特征、表面粗糙度、平面坡度、以及强度粗糙度； 其中，SR为表面粗糙度，PS为平面坡度，IR为强度粗糙度； Step5：将多光谱激光雷达点云数据的几何特征输入支持向量机进行分类，将其分类为一维线状线、二维面状、三维离散三种不同类别的多光谱激光雷达点云，从中提取出属于二维平面类型的多光谱激光雷达点云数据，通过高度和邻域方差滤波，剔除地面和非建筑物平面，得到多光谱激光雷达点云建筑物数据。

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