基于机载LiDAR数据提取特定地表目标的方法

简要介绍了LiDAR数据的特点及应用,重点介绍基于TerraSolid系列软件,利用LiDAR数据提取特定地表目标的有关技术,内容包括建筑物、电力线、电力塔、独立树木3维点云数据的提取和输电线路矢量化、建筑物矢量化及3维建模、独立树木依比例符号化的方法。     

基于高程统计方法的机载LiDAR点云数据滤波

提出了一种基于高程统计的LiDAR数据滤波方法,该方法以高程分布统计量为依据,通过迭代的方法逐个滤除,是一种基于原始点云的非监督滤波算法。采用北京凤凰岭地区某块机载LiDAR数据进行实验,并做出了实验改进。实验表明,该方法能够准确有效地滤除地物点,既能较好地保持数据信息量与精度,又不依赖于其他数据源,是一种简单有效的滤波算法。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

基于四叉树的LiDAR点云数据组织研究

针对传统的数据读取方法不能满足LiDAR点云数据量大的特点,基于Windows的内存映射机制,研究LiDAR点云数据组织,利用四叉树对LiDAR点云数据进行索引管理,并在LiDAR点云的三维场景绘制中对点云数据进行剪裁,减轻CPU的负担,提高其运算的效率.     

机载激光雷达数据中电力线的快速提取

针对当前机载LiDAR技术在电力巡线应用中对电力线数字模型高精度和快速重建的需求,该文提出一种高效的电力线点云分类方法。首先基于局部范围点的高程统计直方图,实现电力线点的快速粗提取;然后运用随机抽样一致性算法剔除残留的电塔点,结合点云高程统计进一步剔除绝缘子点,实现电力线点的精提取;最后利用同一垂直面内电力线点的高程分布特性,实现单根电力线点的快速提取。基于实际输电线路机载LiDAR数据的实验结果表明,该方法可实现电力线点的快速、高精度提取:粗分类后的电力线点中仅含约10%的非电力线点;精分类后约有2%的电力线点被误分为绝缘子点,最终各条电力线点的提取比率平均为98%以上。     

SVM用于LiDAR数据的地物分类

LiDAR具有探测地表垂向结构的能力,目前还无法被其他遥感源所取代。本文提出通过变换点云提取LiDAR纹理特征,利用支持向量机(SVM)进行训练和分类,并与基于神经网络的分类方法进行比较。试验结果表明,SVM能在训练精度和推广能力之间取得折中,可有效地避免LiDAR地物分类证据不完备引起的过拟合问题,适合于LiDAR地物分类。     

面向滩涂DEM构建的机载LiDAR点云滤波方法

在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。     

基于高差分析的点云数据提取矿区地表沉陷信息方法

机载LiDAR技术能够快速获取整个矿区地表空间位置及垂直相对位置的动态变化量,观测结果更为全面、直观,从而可以获得整个矿区地表开采沉陷分布与移动下沉情况.从点云数据滤波入手,对获取的鹤壁矿区两期点云数据提取的DEM作差值计算,得出该段时期内地表的垂直位移量,然后通过设置高差阈值和面积阈值,并采用基于高差分析的方法,提取地表沉陷信息.试验结果表明,该方法提取的沉陷面积精度能达到94.75％,可在中小尺度上对矿区开采沉陷进行监测.     

基于机载LiDAR点云数据的高效自动分类生产技术研究

主要介绍了基于TerraSolid软件相关工具的LiDAR点云数据具体分类流程及利用比利时弗兰德斯(Flanders)约3 000 km~2LiDAR点云数据针对不同地形、地物的特点进行地面点自动分类提取实验,结合实验结果及经验,总结针对不同地形、地物的LiDAR点云数据的高效自动分类生产方式。     

基于KD树的LiDAR点云索引方法及其在公路勘测中的应用

针对基于LiDAR点云公路勘测设计中高密度、海量、散乱点云的索引与管理难点,提出一种基于KD树的LiDAR点云索引方法,对机载LiDAR点云进行高效管理,在此基础上快速生成纵横断面,实现基于LiDAR点云的公路勘测应用。实验结果表明,该方法能够支持高密度大数据量点云的一体化索引管理,能够很好地支持基于LiDAR的公路勘测设计。