复杂地形条件下多密度级无人机LiDAR点云DEM精度研究 ——以2022年北京冬奥会延庆赛区为例

为进一步提升复杂地形条件下无人机激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)点云数据构建数字高程模型的效率与精度,以2022年北京冬奥会延庆赛区场馆建设用地为实验区,按照不同抽稀比例,对实验区原始无人机激光雷达点云中分类出的地面点数据进行抽稀处理,利用克里金插值算法对不同密度地面点数据进行插值处理,结合高程中误差、平均绝对误差对生成的数字高程模型进行双重精度评定,得出以下结论:对于复杂地形而言,随着点云数据密度的下降,数字高程模型建模效率明显提升,但地形特征逐渐模糊,数据精度级别逐级降低,其中高程中误差由0.381 m增大至1.914 m,平均绝对误差值由0.335 m增大至1.357 m.在满足精度要求的前提下,对LiDAR点云数据进行适度抽稀处理,可保障生产成本与时效.     

利用 LiDAR 点云提取有地形约束的光滑海岸线

针对传统海岸线提取算法误差大、在地形突变区域形变大的缺点,提出了一种基于离散 LiDAR 点云提取有地形约束海岸线的方法.首先,通过离散点云构建约束三角网,减少内插规则格网的误差并且保证海岸线不穿越地形结构;其次,进行顾及地形结构的点云高程修正,在数据源上缓解海岸线的平滑问题;最后采取二次多项式法消除毛刺,利用动态阈值张力样条函数内插生成光滑海岸线.     

基于机载点云数据的智能化成图方法研究

为了提高机载点云数据生产大比例尺地形图的自动化程度,减少人工作业工作量,提出了一种基于机载点云数据的半自动化成图方法。该方法先对原始点云数据进行滤波处理,再将其划分为地面点云和非地面点云。对于地面点云可自动提取等高线并生成高程点;对于非地面点云,先进行分割、分类处理提取建筑物、高架桥等典型地物,再进一步提取其边界,完成制图。该方法能有效完成地形图生产中等高线、高程点、建筑物等要素的自动提取,而其他地形要素还需根据正射影像补充提取。     

利用机载点云检核ICESat-2/ATLAS激光测高数据精度

美国第2代激光测高卫星ICESat-2已经公开发布数据,能够提供剖面状密集点云,但其平面/高程精度还未得到充分验证。全球开源DEM或卫星光学立体影像生成的DEM精度远低于星载激光测高数据,无法实现激光精度检核。本文使用机载激光雷达/光学立体影像数据开展ICESat-2卫星ATLAS精度验证,通过单光子点云去噪、剖面地形恢复和数据内插等手段,对国内舟山、上海和汉中等不同地形条件下的星载光子计数激光雷达数据进行对比分析。实验结果表明, 6组ATLAS点云高程的均方根误差分别为0.43、0.65、0.72、0.53、0.45和0.77 m,平均值达到0.59 m,具备较好的高程精度。     

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。     

以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法

三维激光扫描仪获得经典地貌的点云数据,需进行滤波剔除地面植被。由于植被茂密区域点云密集或遮挡,地面点极少,无法拟合出地形表面,这部分植被点很难剔除。针对植被茂密区域点云数据的特点,本文提出以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法,认为非地形坡度引起的高程差异的两相邻点中,较高的点为非地面点。试验结果表明,本文算法可以很好地去除植被茂密区域中低矮的植被点,保留真实的地面点,提高了植被茂密区域点云滤波的处理精度。     

国家新型基础测绘体系建设试点区域1 m间隔点云数据获取处理与质量分析

地形级地理场景生产是国家新型基础测绘体系建设在山东试点的重要任务之一,作为地形级地理场景的主要组成部分,DEM一般基于机载LiDAR点云数据制作。笔者所在单位选择高密市作为试点区域,采用徕卡CityMapper混合航摄仪获取了试验区优于1 m间隔的点云数据,并对飞行质量和点云质量进行检验,对点云高程和平面位置精度进行检核。试验验证了徕卡CityMapper混合航摄仪数据获取的精准和高效性,为即将全面实施的山东省陆域1 m间隔点云数据获取处理项目提供了技术方案,且为DEM制作和地形级地理场景的生产提供了保障。     

基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波

提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。     

无人机倾斜摄影测量土方计算及精度评定

无人机倾斜摄影技术的不断发展为土方测量中存在的受地形限制，费时耗力等问题提供了解决途径。本文详细阐述了结合PhotoScan软件进行无人机倾斜摄影土方计算的方法，介绍了点云分类方法与非地面点高程值修正方法。通过对地面控制点、点云分类方法和非地面点高程等因素进行分析，提出了地面控制点布设优化三原则，并利用RTK土方计算结果对无人机倾斜摄影测量土方计算结果进行精度分析。结果表明：利用无人机倾斜摄影技术进行土方计算，不仅能够简化内外业工作流程，降低生产成本，同时，通过对地面控制点布设、点云分类方法和非地面点高程改进方法等影响因素进行优化，还能够在一定程度上提高土方计算的精度。     

一种有效改善无人机1∶500测图高程精度的方法

为了改善无人机1∶500航测成图受飞行姿态、地形条件等因素的影响,高程精度有时难以满足规范要求的问题,本文提出以倾斜摄影数据处理方法来辅助处理无人机1∶500影像数据,通过获取的LAS点云高程数据,改善高程精度。以鄂尔多斯丘陵地区为例进行试验,试验结果表明:使用所给方法获得的高程数据精度满足规程要求,并明显优于使用传统方法获得的数据。此外,文中还分析了不同地形条件高程精度改善的适用性。所给方法为改善无人机1∶500测图高程精度提出了一种有效的途径。