1.一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、利用区域增长的方法，将点云建筑物中具有相似法向量的点聚为一类，然后利用基于距离的点云聚类方法，将具有相似法向量的平面分开，完成点云建筑物平面簇的分割；

步骤2、对经步骤1分割后的每个平面簇，根据该点云簇计算该平面的平面方程，在确定切分个数N后将每个平面沿纵向进行切分，计算每个切片的长度，通过比较每个切片与后续切片的高度差探测关键点；然后，依次连接关键点，完成平面的重建；具体按照以下步骤实施：步骤2.1，计算平面拟合方程，具体为：根据对应的点云簇计算对应平面的平面方程，计算平面方程I:A1x+B1y+C1z+D1＝0的系数，利用最小特征值对应的特征向量来求解平面方程的系数A1、B1、C1和D1；

步骤2.2，将平面沿平行于z轴的方向进行切分，具体为：遍历每个平面中的每个点，计算每个平面的最大和最小的x，y值：Xmaxi，Ymaxi，Zmaxi，Xmini，Ymini，Zmini，如果(Xmaxi-Xmini)>(Ymaxi-Ymini)，确定切分的个数N后，则将平面沿x轴方向进行切分，记录第i个切片最左端及最右端的x值，同时记录第i个切片两端最大和最小的z值，将第i个切片两端的x值，以及两端最大和最小的z值代入该平面的平面方程，即可获得该切片的四个端点坐标；如果(Xmaxi-Xmini)<(Ymaxi-Ymini),确定切分的个数N后，则将平面沿y轴方向进行切分，记录第i个切片最左端及最右端的y值，同时记录第i个切片两端最大和最小的z值，将第i个切片两端的y值，以及两端最大和最小的z值代入该平面的平面方程，即可获得该切片的四个端点坐标；

步骤2.3，在步骤2.2对平面切分的基础上，记录每个切片的高度差，如果前一个切片Si与后一个切片Si+1高度差大于(Zmaxi-Zmini)*α，α＝0.1，表明切片Si右端的两个端点与切片Si+1左端的两个端点为关键点，依次比较每个切片与后续切片的高度差，两者相差大于(Zmaxi-Zmini)*α，α＝0.1，前一个切片右端的两个端点与后续切片的左端两个端点被记为关键点；同时，第一个切片左端的两个端点以及最后一个切片右端的两个端点为关键点，遍历被同一平面切分的所有切片，依次连接关键点，完成该平面的重建；

步骤3、根据平面间的拓扑关系对步骤2重建的初始建筑物模型进行优化；

步骤4、在步骤3的基础上，根据窗户边框与墙面的拓扑关系，通过构造墙面的最小包围盒，提取窗户的点云信息，并利用基于距离的聚类方法，对窗户进行分割，将每个窗户单独的提取出来；然后利用区域增长的方法根据窗框的宽度和高度对窗户进行分类，并利用模式匹配将不完整的窗户进行归类；最后，利用四边形对窗户进行表示，完成建筑物细节的重建。

2.根据权利要求1所述的一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：步骤1.1，利用主元分析法计算点云的法向量，具体为：点云建筑物中的任意一点p，找到点p的k个邻近点 点p的三阶协方差矩阵M为：其中， 为点p的k个邻近点的平均位置，

通过奇异值分解对点p的三阶协方差矩阵M进行特征值分解，得到协方差矩阵M的特征值λ3＞λ2＞λ1＞0，点p的法向量为最小特征值λ1所对应的特征向量步骤1.2，计算

提取点云建筑物中F1＜0.05的点，构成平面点集PN；当F1接近0时，表示点p的邻近点近似地拟合成平面；

步骤1.3，利用区域增长的方法将平面点集PN中法向量相似的点进行聚类，具体为：根据步骤1.1中点p的法向量 选择平面点集PN中任意一点作为种子点，依据步骤1.1计算该种子点的法向量，若该种子点的法向量与点p法向量相似且未被标记，则将该种子点与点p归为一类，并将种子点进行标记，遍历平面点集PN中的所有点，直到所有点被标记，将具有相似法向量的点归为一类，提取具有相似法向量的平面簇；

步骤1.4，根据距离对平行的平面簇进行分割，具体为：遍历具有相似法向量的点云数据，对于任意一点，利用k-d树找出点pi的k个近临点，筛选与它距离小于一定阈值γ的点集NN，γ＝0.1；如果点pi是被遍历的第一个点，标记点集NN中所有的点label＝1；如果点pi不是被遍历的第一个点，则遍历点集NN中的每一点是否已经被标记，如果点集NN中所有的点均未被标记，则label++，将点集NN中所有的点标记为label，如果点集NN中存在已经被标记的点，找出被标记的点中最小的标记值mLabel，将点集NN中所有的点标记为mLabel，重复步骤1.4，直到点云数据中所有点均被标记，完成点云建筑物平面簇的分割。

3.根据权利要求1所述的一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：步骤3.1，确定构成建筑物的平面之间的拓扑关系，具体为：根据平面的临近关系，判断两平面是否相连；

步骤3.2，计算步骤3.1中相互连接的两平面的相交线方程，并优化重建结果，具体为：

对于平面I:A1x+B1y+C1z+D1＝0，平面Π:A2x+B2y+C2z+D2＝0，若两个平面相交，则交线的方向向量为：(A1,B1,C1)×(A2,B2,C2)＝(B1C2-B2C1,A2C1-A1C2,A1B2-A2B1)，交线上某点的坐标为：

分别将公式(4)中的z赋值为两相交平面的最大和最小z值，即z＝Zmaxi，z＝Zmini，求出两平面相交的关键点坐标，然后分别更新两个平面的一侧端点坐标，优化相交平面的重建结果，另外，若平面底端的两个端点z值差距小于阈值，则将平面的两个底端对齐，得到重建结果。

4.根据权利要求2所述的一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：步骤4.1，窗户提取与分割，具体为：根据每个平面的最大和最小x，y，z值：Xmaxi，Ymaxi，Zmaxi，Xmini，Ymini，Zmini，计算墙面的最小包围盒，将包含在墙面的最小包围盒内的点云簇提取出来，利用步骤1.4提出的基于距离的分割方法对窗户点云进行分割，将每个窗户分别提取出来，去除靠近墙面最高处和最低处的细小点云簇；

步骤4.2，窗户分类，具体为：首先，遍历根据步骤4.1提取的窗框点云簇，记录每个窗框的高度hi和宽度wi，将不完整的窗框提取出来，然后遍历剩余的窗框点云簇，利用区域增长的方法将具有相似宽度和高度的窗框归为一类，并将每类窗框中最大的宽度和高度值作为该类窗户Tn的长和宽，分别用fhn和fwn表示；

步骤4.3对步骤4.2中不完整窗框归类，具体为：判断窗框不完整类型，判断公式为：

Fsim＝λ*min(|wi-fwn|,|hi-fhn|)+(1-λ)*min(|ci-Cmn|,|ri-Rmn|)    (5)其中，wi和hi表示第i个不完整的窗框Wi的宽度和高度，fwn和fhn为经过步骤4.2分类后得到已有窗户结构Tn的宽度和高度，min(|wi-fwn|,|hi-fhn|)表示Wi和窗户结构Tn的结构相似性，Cmn为Tn第m列最左端的x或者y值，Rmn为Tn第m行最上端的z值，ci为窗框Wi最左端的x或者y值，ri为窗框Wi最上端的z值，min(|ci-Cmn|,|ri-Rmn|)表示不完整窗框Wi与已有窗户结构Tn之间的排列规整程度的高低，将不完整窗框Wi归为具有最小Fsim值的窗户模式；

步骤4.4，窗户位置确定，具体为：根据每一个窗框点云簇的左上角点坐标的y，z值对每个点云簇进行聚类，利用区域增长的方法将具有相似y值或z值的点聚为一类，得到的聚类数即为窗户的行数和列数，假设第i行的z值为Hi，第j列的左端的y值为Vj，拟合得到直线方程为：Z＝Hi，Y＝Vj，每一行的横向间隔为：Shi＝Hi-Hi-1，纵向间隔为：Svj＝Vj-Vj-1，横线和竖线相交，即可确定每个窗户的位置；

步骤4.5，窗户重建，具体为：根据步骤4.2得到每类窗框的长度fhn和宽度fwn，用四边形对窗户进行表示，将窗户模板重复地绘制到直线Z＝Hi，Y＝Vj相交处。

5.根据权利要求1所述的一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，所述步骤2.1具体按照以下步骤实施：步骤2.2.1，读取平面的数据，构造n×4维矩阵V，其中，

步骤2.2.2，求取矩阵V的转置矩阵VT；

步骤2.2.3，矩阵VT和V相乘得到矩阵U＝VTV，矩阵U为4×4矩阵；

步骤2.2.4，利用SVD对矩阵U进行特征值分解，得到最小特征值对应的特征向量，即为平面方程参数A1，B1，C1，D1。

6.根据权利要求3所述的一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，所述步骤3.1具体为，记两平面分别为Pi和Pj，遍历平面Pi中的每一个点，pi是平面Pi中的一点，利用k-d树找出pi的k个邻近点，如果邻近点中存在某点pk∈Pj，其距离|pipk|＜τ，则标记平面Pi和Pj相连接；其中，τ为两点间的距离阈值，τ＝0.1。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种基于切分的点云建筑物的重建方法，其特征在于，步骤2中所述确定切分个数N中的N为10-80。