基于机载LiDAR数据的DEM快速获取及应用

作为直接获取对象表面点3维坐标的现代对地观测技术,激光雷达技术能够快速获取高精度地面高程模型。基于LiDAR系统所获取的点云数据,通过过滤处理将区域纯地形特征信息与地物信息相分离,最终生成高精度的DEM,并在此基础上对同步获取的数码影像进行正射纠正,为进一步的信息提取、定量分析及实体建模奠定基础。     

机载激光雷达测高试验及精度评价

基于Lidar系统所获取的点云数据,通过过滤将区域内的地形特征信息与地物信息相分离,获得高精度的DSM及DEM,并利用外业GPS实测数据对过滤后的试验区Lidar地形数据精度进行评价,为激光雷达技术应用于较大规模的测绘生产提供参考。     

基于距离图像的分块曲面LiDAR点云滤波方法

机载激光雷达点云滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是国内外研究的热点.这里采用区块索引机制对激光雷达点云进行分块曲面滤波;利用距离图像的像素位置信息指导分块数的确定.试验结果表明,该方法可有效滤除非地面点,从而保留地面部分点云,具有一定实用价值.     

机载激光LiDAR在密林山区测绘中的应用研究

为解决山区测绘的高程问题,本文利用机载激光雷达采集了山区点云并通过点云滤波的手段获取了山区地表点的高程数据,通过实验验证和分析可知,机载激光雷达在山区的地表点云有着很高的精度和密度,能够很好地满足山区地形测绘的要求。     

V10搭载DV-LiDAR10助力复杂困难测区地形图测绘生产

高海拔山区地形复杂、高差巨大、植被茂密、地形破碎,传统的无人机摄影测量很难保证精度,尤其是高程方向,无法满足工程要求,因此宜采用激光探测及测距技术,利用无人机变高飞行功能获取海量点云数据,进行地形图绘制。本文以飞马V10-LiDAR10长测程激光雷达为例,通过在西藏左贡峡谷地区的地形测量,利用检查点对点云的精度进行分析,验证了国产激光雷达能够满足1∶2000地形图测量生产需求,在复杂恶劣的地形环境中具有良好的适应性。     

基于多特征聚类的复杂环境机载点云层次滤波方法

机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。     

基于城区机载雷达数据的双重滤波算法

机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云.     

OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。     

基于移动LiDAR点云数据的室内全要素三维重建

精确的室内三维模型在古遗产保护、公共场所的精细化管理和室内导航等领域有着重要作用,而激光雷达正被逐步应用到室内三维重建中。文中采用移动激光雷达对室内所有附属设施进行高精度激光扫描,得到融合CCD影像色彩信息的彩色点云数据。给出室内全要素三维重建的技术流程,并利用Autodesk CAD等三维建模平台对点云数据进行有效处理,最终得到高精度且带有大地坐标的室内三维模型。实验结果表明,采用移动激光雷达能快速获取高精度的室内三维点云数据。通过文中提出的流程,可快速得到真三维、真尺寸、真纹理的室内全要素模型。     

基于车载LiDAR数据的道路横纵断面获取

传统道路横纵断面获取主要是先利用全站仪或实时差分定位技术RTK放样得到中桩,再测出每个横断面的高程,费时费力。针对传统方法获取效率低、成本高的问题,提出了一种利用高精度车载LiDAR数据进行道路横纵断面获取的方法。首先对获取的点云数据进行预处理,然后进行点云滤波、路面点云精确提取,最后通过对路面点云数据构建地表数模的方式制作道路横纵断面图。工程实践表明,该方法可高精度自动提取道路横纵断面,提高了道路勘测设计的效率。