LAS格式解析及其扩展域的应用

激光雷达是近年来兴起的一种快速获取地物目标三维信息的主动遥感技术。其采集的离散激光点具有数据量大,信息丰富等特点。目前常用的LIDAR数据存储格式,在存储LIDAR数据时存在种种不足,且数据交换和共享困难。LAS格式是ASPRS制定的标准LIDAR数据交换格式,能较好地解决多属性离散激光点数据的存储问题,具有结构严谨,便于扩展等优点。本文在对LAS格式进行解析的基础上,针对LAS变长记录的扩展域,介绍了一些实际的应用。     

LAS Version 2.0数据格式解析

利用表格分析的方式,对比激光雷达系统(LIDAR)标准文件格式LAS version 2.0与旧版本verison1.1之间的异同,分析2.0版本的新特性,便于对LAS格式的理解和应用。新的定义标准更加适应LIDAR硬件间的通用性,给予用户更多的扩展空间,为LIDAR系统的应用提供高质量的文件交换基础。     

LAS格式解析与信息提取

结合LAS1.0,从公共文件头区、变长记录区和点集记录区3个方面,对LAS格式的各个版本进行了分析比较,并利用Matlab语言实现对各个版本LAS数据的读取、显示以及激光脚点的三维坐标、回波、强度等信息的提取,为后续LAS格式数据的处理奠定了基础。     

LAS格式解析及其数据的读取与显示

LAS格式是机载激光雷达测量系统（LIDAR）的标准数据格式。2009年7月14日,美国摄影测量与遥感（ASPRS）协会下的LIDAR委员会发布了LAS格式最新标准1．3版。现对1．3版与目前较为常用的1．0版进行了解析与比较,同时简要介绍了已发布的LAS2．0版,最后以VC＋＋作为开发平台,应用内存映射与OpenGL技术实现对LAS文件中的点集数据进行快速读取显示,并通过试验验证了读取和显示效果。     

激光雷达数据格式解析与可视化

2003年,美国摄影测量与遥感(ASPRS)协会下的LiDAR委员会于2003年发布了标准LiDAR数据格式LAS,至今已发布了6个版本。由于LAS文件为二进制文件,具有规定的文件头结构和数据组织,直接读取数据相对困难,需要对文件格式进行分析。本文解析了各版本的LAS文件格式,并采用C++语言和OpenGL对该格式的LiDAR数据进行读取和可视化。     

新型省级基础测绘机载雷达LAS格式数据检查与编辑

LAS格式为LiDAR数据的标准交换格式。本文针对新型省级基础测绘所采用数据源新的特点,对在基础测绘中逐渐兴起的机载雷达数据进行介绍。并结合LAS数据格式的发展历程,对各个版本LAS数据格式的特点和变化进行了分析和比较,详细介绍了公共文件头区、变长记录区和点集记录区。进一步利用C#语言完成了对LAS格式数据的读取、修改等操作,实现了对点云数据检查和编辑,为后续的点云数据处理奠定了基础。     

基于Matlab的LAS格式数据解析与显示

机载激光雷达系统近年来得到了广泛的应用,为了数据交互的方便,ASPRS制定了LiDAR数据交换格式标准——LAS格式标准。对LAS1.4文件格式进行了详细的分析,基于Matlab平台,对LAS文件中的点数据记录进行完整读取,并进行三维显示,为后续数据处理提供完整的数据源。     

CAD宗地数据向Geodatabase自动转换方法研究

目前,宗地数据主要以AutoCAD(*.dwg)格式为主,其属性数据多以文字注记或扩展数据(XData)的形式存储。随着宗地数据量的增加,数据文件的打开将变得缓慢,同时该数据组织方式几乎不具备任何查询能力。若以G IS数据格式存储则可以解决此类问题。以长沙市宗地数据为例,利用VBA对ArcG IS和AutoCAD进行二次开发,实现了CAD格式的宗地数据自动转换为Geo-database格式,同时,将宗地名称、编号等属性值自动存储到对应宗地要素的相应属性字段中。实践表明,该方法执行效率高,对类似数据格式转换有一定的参考价值。     

地形图从CAD到MapInfo的转换方法研究

目前大多数现有的地形图都是基于CAD格式绘制、存储的,但是CAD格式在数据分析、管理和处理上受到限制,需要转换成GIS格式。本文对地形图从AutoCAD(.dwg)数据格式转换为MapInfo(mid/mif)GIS数据,从图层组织、数据要素管理和背景图形方面对各种方法进行了分析研究。     

ArcSDE压缩二进制存储格式的研究与改进

ArcSDE压缩二进制是ArcSDE在关系型数据库(RDBMS)中保存地理信息中二进制几何图形的存储格式,这种格式采用将浮点几何数据整形化的方法进行数据压缩,减少了数据存储空间,同时也加快了数据在网络上传输的速度。本文通过对ArcSDE压缩二进制存储格式的研究与分析,指出了这种格式在存取和处理效率上的不足之处,并提出了更为高效的改进方法。     

网络RTK基准站观测值保存研究

随着我国北斗卫星导航系统的迅速发展,国际海运事业无线电技术委员会RTCM3版本标准格式的应用逐渐增多,网络RTK基准站网观测值存储的管理规范逐渐加强。针对安全保存基准站网RINEX格式观测数据文件的需求,开发软件将各基准站接收机发送的RTCM3实时数据流通过单向光闸存储为文件,同时实时解码RTCM3数据流生成RINEX格式的观测值文件并编码提供数据传输端口,最后通过实测数据验证程序解码编码的正确性。     

基于城市防洪排涝LIDAR数据处理及易涝区提取方法研究

由LIDAR技术获取点云并处理制作的DEM成果,以其特有的高精度特点不仅能满足易涝区域数据提取,还能直观展现精确的城市地表起伏形态。结合台州市第一次地理国(市)情普查项目专题——"防洪排涝"对城市易涝区域的LIDAR点云及DEM数据提出的要求,研究了将LIDAR点云制作成为DEM技术的快速实现方法,论述了基于LIDAR DEM提取城市易涝区域数据的技术手段。     

基于格网化LIDAR点云数据坡度滤波方法的研究

LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。     

LIDAR数据的过滤方法探讨

过滤是LIDAR数据预处理的重要步骤,过滤的目的是把LIDAR数据分成地面点和非地面点,它是获取高精度数字高程模型的关键。详细分析、研究了常用的LIDAR数据过滤方法,并对其中的最大局部倾斜度过滤方法进行了一定的改进。     

基于SVM的多源遥感影像面向对象建筑物提取方法

在分析支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类技术和机载激光雷达(LIDAR)数据、航空影像特征的基础上,提出了基于SVM的LIDAR数据和航空影像的面向对象建筑物提取方法。结果表明,该方法充分利用了多源影像的互补信息,能够得到更高的信息提取精度,准确而快速地更新地理空间数据库,是一种有效的面向对象建筑物提取方法。     

LIDAR技术在电力线路工程中的应用

LIDAR(Light Detection And Ranging)技术是集激光测距、航空摄影、差分GPS、惯性导航系统(INS)等多种测量技术的新型测量系统。本文对LIDAR技术的原理、构成、作业模式进行了一些介绍,概述了其在电力线路工程中的应用。     

在Matlab平台下基于形态学方法对LIDAR数据进行建筑物边缘提取

为了对机载LIDAR数据进行更好的应用,本文对LIDAR数据进行建筑物边缘提取方法进行了研究。本文介绍了LIDAR系统,以及LIDAR数据处理流程。首先将机载LIDAR数据三位点数据生成深度影像,在Matlab的平台下运用形态学方法对深度影像进行建筑物边缘提取,并与Log算子、Candy算子这两种方法相比较,得出运用形态学方法对建筑物边缘提取有较好的效果。形态学方法得到的建筑物边缘断点少,边缘更连续,因此更有利于判读。     

结合强度信息的LIDAR数据滤波方法

机载激光扫描系统可以直接生成扫描区域的数字表面模型,但是为了提取数字地面模型还须对LIDAR数据进行滤波处理。本文分析了用坡度法对机载LIDAR数据进行滤波的不足,并结合LIDAR数据中的强度信息,提出了一种结合强度信息的LIDAR数据滤波方法。与坡度法相比,该方法提高了滤波的精度和效率。试验结果表明该方法计算速度快,并能够有效地滤除LIDAR数据中的地物。     

基于SVG的时态GIS数据增量备份策略研究

首先分析了现有的GIS数据存储的特点、备份策略及其不足。在分析的基础上并结合SVG格式的特点本文提出了一种适合SVG格式时态GIS数据的改进增量备份模型。模型将完全备份和增量备份相结合,不单独保存增量备份产生的差异脚本。由于一个增量脚本文件中包含多个版本的差异脚本,完全备份和对应的增量脚本文件可以还原多个版本,且脚本可以复用,不存在冗余且效率明显提高。模型包含两个子算法,即差异脚本生成算法和恢复算法,实验验证算法是有效的。     

基于剖面和迭代选权曲面拟合的LIDAR点云滤波算法研究

LIDAR数据是目前最为理想的生产DEM/DSM的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。提出了一种剖面的数据表达方式对离散的LIDAR点云数据进行组织,同时对点云数据做初步的分类,在此基础上用迭代选权曲面拟合的滤波算法对地面点和非地面点做进一步的分类,以提高LIDAR点云数据的滤波效果的方法。