共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取 总被引:1,自引:0,他引:1
DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。 相似文献
2.
一种顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂地形区域的机载LiDAR数据滤波方法中自适应阈值设置问题,根据地形多尺度效应,提出一种自适应阈值的机载LiDAR点云多尺度滤波方法。该方法采用影像金字塔策略按分辨率从高至低逐级构建LiDAR点云分层格网,滤波过程则从最大尺度格网(顶层格网,最低分辨率)开始,采用局部统计分析的方法自适应地确定高差阈值,同时结合薄板样条内插出下层各格网控制点的高程值,直至最底层格网完成原始激光点云滤波。通过我国某山区城市复杂地形的LiDAR数据实验表明顾及地形复杂度的LiDAR点云多尺度滤波方法能够快速有效地提取高精度DEM,能够满足实际生产需求。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度>30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。 相似文献
5.
6.
为发挥机载全波形激光探测与测量(light detection and ranging,LiDAR)技术优势,提高数字高程模型(digital elevation model,DEM)生成精度,提出了一种利用波形信息的加权曲面拟合LiDAR点云滤波方法。该方法利用全局收敛LM解算离散点云与波形参数,引入波形信息与抗差估计原理检测异常种子点,依据波形参数对地形曲面进行加权拟合,综合考虑滤波窗口尺寸与曲面拟合中误差影响设置自适应高差阈值。选取中国黑河综合遥感联合实验中的城市区域、耕地区域与山地区域数据进行实验,结果表明,相比传统方法,所提方法的波形分解结果更加可靠,点云滤波精度进一步提高,具备较高实用价值。 相似文献
7.
为了进行平地区域原基础测绘产品高程的更新,我省进行了针对平地区域的机载LiDAR测高项目,为了获取高精度的DSM和DEM成果,在实际生产中开展了机载LiDAR数据处理及DEM成果的制作方法研究。本文将利用TerraSolid软件,从LiDAR点云数据的高程精度控制、点云滤波分类要求和如何利用特征线进行无点云数据区域的DEM精度控制等关键技术方面进行研究。 相似文献
8.
9.
在应用LiDAR点云数据生产DEM过程中,由于滤波算法的局限性和人工编辑误操作,点云分类过程中会产生影响DEM精度的异常地面点.针对该问题,本文提出了一种基于Python语言的点云分类异常地面点自动探测的方法,通过实践验证了该方法的可行性和有效性,在大规模DEM生产中具有实际应用价值. 相似文献
10.
机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法:将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献
11.
12.
13.
14.
针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。 相似文献
15.
16.
龚明杰 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):198-199
为解决大范围复杂山区DEM生产困难的问题,提出利用机载LiDAR点云数据构建DEM.本文对机载LiDAR数据处理流程及其在复杂山区的具体应用进行分析,主要利用LiDAR数据处理软件对点云数据进行内业DEM生产并编辑最终得到符合项目要求的数字高程模型数据,结果证明该方法可行. 相似文献
17.
18.
介绍了LiDAR数据生产DEM处理流程,选取淮河某一区域的点云数据,重点研究自动滤波技术在高树植被区域、居民区域、光伏区域的滤波效果以及人工分类方法在低矮植被区域的分类效果,计算野外检测点,对DEM同名点高程中误差进行精度评定。实验结果表明,自动滤波技术对高树植被、房屋区域、光伏区域等区域点云,能高效、准确滤掉非地面点,保留真实地面点;人工分类手段用于低矮植被分类效果明显,有效解决了自动滤波在该类区域分类效果不佳的问题;野外检测点和DEM同名点高程中误差满足设计精度要求,以点云数据生产高精度DEM具有可行性。 相似文献
19.