基于低空摄影测量的机载LiDAR点云修复方法

针对机载LiDAR点云存在数据缺失造成的空洞问题,研究利用低空摄影测量技术,探索机载LiDAR点云空洞修复的方法。利用低空摄影测量手段获取的遥感影像可以生成高精度的修复点云,并通过将修复点云融合到原始LiDAR点云中,实现对机载LiDAR点云空洞的修复。该方法操作简单、效率高,适用于大面积机载LiDAR点云数据的批量修复,能够为城市三维精细化建模提供重要的数据支撑。     

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究

针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题,提出了一种精细化滤波方法。先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM,再利用同区域的正射影像辅助判别,选取需要滤波区域点云进行局部纠正;分别选取平坦区域和山地区域进行实验,并对精度验证和等高线成果进行了对比。实验结果表明,经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下,成果质量明显提高。     

利用高精度DEM绘制平原地区1∶10000地形图等高线的方法研究——以安徽宿州为例

随着高精度机载LiDAR点云数据的快速大量获取,高精度DEM的生产效率大大提高。在丘陵、山区、高山区利用高精度DEM自动生成等高线的精度及效率已被认可并广泛应用,但在平原地区目前仍未有较好的解决方案。本文提出一种平原地区利用分级渲染的高精度DEM人工绘制等高线的技术方法,实验表明,该方法勾绘的等高线能宏观、美观地反映区域地形地貌特点,精度符合要求,作业效率高,可为等高线生产更新提供一定的借鉴和参考。     

基于中值滤波的LiDAR点云生成地貌要素方法探讨

LiDAR点云的分类处理对地表覆盖的要求较高,植被稀疏或无植被的区域,易于实现自动分类,且生成的等高线较光滑,无需后期人工干预处理;植被茂密区域则无法实现自动分类,生成的等高线也不光滑,后期需对等高线进行大量修编处理。旨在探讨植被茂密区域机载LiDAR点云数据用于1∶10 000 DLG地貌要素更新的方法,提出用中值滤波的算法,对LiDAR点云生成的DEM进行滤波处理,实现等高线的光滑抽稀处理。同时,利用原有高程注记的点位,根据DEM数据重新赋值,实现高程注记的快速更新。     

基于机载LiDAR数据的等高线制作流程研究

LiDAR数据获取快、精度高,具有传统摄影测量方法和常规测量技术无法比拟的优越性,为等高线的获取提供了新的思路,在测绘行业越来越受到关注。本文通过生产实践,解决了平原地区生成等高线的瓶颈,提出了一个基于机载LiDAR数据制作等高线的标准化流程,并重点介绍了相关的细节处理。     

利用样本生成方法进行机载多光谱LiDAR数据深度学习分类

机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源。近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点的分类存在一定的困难。本文提出了一种基于FPS-KNN的样本生成方法,用于基于深度学习的机载多光谱LiDAR数据分类。该方法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用最远点采样方法(FPS)和K近邻法(KNN)在输入数据中生成一系列规则大小的训练样本数据集。通过机载多光谱LiDAR数据的试验表明,该方法所生成的样本不仅符合卷积神经网络所要求的输入数据形式,而且能够确保对输入场景的完整覆盖。     

浅谈利用LiDAR数据结合DTM生成等高线的方法

以一个数字城市项目用 LiDAR 点生成等高线为例,介绍了如何利用 LiDAR 点生成等高线及其相关要素的方法,主要包括 DTM 数据采集、LiDAR 数据的运用方式和生成等高线的过程。     

基于NoSQL的机载LiDAR海量点云数据分布式存储

机载LiDAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,其海量化的趋势日益显著。本文设计并实现了基于NoSQL的海量机载LiDAR点云分布式存储模型,解决了海量机载LiDAR点云数据的高效存储问题。通过建立基于虚拟格网与线性八叉树的海量机载LiDAR点云数据组织结构,设计了基于虚拟格网号与Morton码的海量机载LiDAR点云数据标识唯一编码;提出了基于HBase的海量机载LiDAR点云数据存储策略,实现了键值和表结构的优化设计;最终实现了海量机载LiDAR点云数据的高效存储和快速查询。     

基于层次分析和神经网络的机载LiDAR点云分类

在机载LiDAR点云数据处理中,由于机载雷达点云数据的离散性、不确定性等原因,导致点云分类上很难得到准确的结果。针对机载LiDAR点云数据分类问题,提出了基于层次分析和神经网络的机载LiDAR点云分类方法。根据机载LiDAR点云的数据特征以及不同地物的属性,采用层次分析法赋予每个点云一个二进制信号,然后采用后向传播神经网络(BP-ANN)对机载LiDAR点云数据分类。实验表明:这种方法能够从机载LiDAR独立数据源中分类出房屋、高大的树、低矮的树、道路等地物点云。     

机载LiDAR数据逐航带平差与航带区域网平差对比

机载LiDAR系统获取的点云数据在经过预处理解算后仍会残余部分系统误差,因此,在利用点云数据生成DEM等相关数字产品之前,必须检查并改正这部分系统误差。以此为主要目标,本文对机载LiDAR数据的逐航带平差与航带区域网平差展开研究,并以Microsoft Visual Studio 2008 C++为开发平台、基于实测数据对比了两者在完成多航带构成的测区平差时的精度,结果表明:机载LiDAR数据的航带区域网平差方法相较于LZD算法可有效降低逐航带平差导致的误差累积,精度更高。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素，在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取，以及提取精度评定各环节存在的一些问题，提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上，首先利用改进的区域生长算法滤波地面点，并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点；再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面；最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算，通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明，综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息，对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

共面约束的机载LiDAR IMU安置角误差自动检校方法

针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。     

基于机载LiDAR点云数据构建复杂山区高精度DEM方法研究

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.     

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。     

浙江省平地区域机载LiDAR数据处理及DEM制作实践

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。     

平台运动误差对机载LiDAR激光脚点分布的影响分析

为了有效地抑制与补偿平台运动误差产生的像质退化,针对机载激光雷达平台的运动特性研究激光雷达点云分布的变化规律。从理论上推导了平行扫描式激光雷达、Z扫描式激光雷达和圆锥扫描式激光雷达的点云坐标分布表达式;通过仿真讨论了机载激光雷达运动参数与激光雷达点云分布之间的规律;基于平行扫描式激光雷达,研究了5种运动误差对激光雷达点云坐标分布的影响,最终仿真得到根据影响程度由大到小依次为侧滚角误差、俯仰角误差、偏航角误差、机身上下抖动误差、速度瞬时变化误差。该研究结果为进一步研究机械补偿,以提高激光雷达系统成像的精度提供了理论依据和基础。     

一种从机载LiDAR点云获取建筑物外部轮廓的方法

利用点云的滤波、带距离控制的卷包裹算法以及复杂多边形的简化等一系列的算法对测区的机载LiDAR数据进行运算和处理,最终得到描述建筑物在不同高度时的外部轮廓多边形,为基于影像和辅助数据相结合的遥感影像阴影区域提取方法提供有效的辅助数据源。     

复杂地势下轻小型无人机LiDAR自主航线设计

针对现有的LiDAR航线设计软件绝大多数针对大中型无人机,主要依靠飞行人员根据实际经验敷设航线,少数采用传统摄影测量改变基线长度的方式实现复杂地势下LiDAR航线自动敷设,但高地势地区航线较密,飞行成本高,有局限性,目前能实现轻小型无人机载LiDAR航线自主敷设的软件很少等问题,参照轻小型机载LiDAR的特点,该文提出一种复杂地势下基于DEM改变航高的航线设计方法。以延庆某山区进行试验。结果表明:该方法适当放宽分区高差限制,综合考虑地形信息、飞机性能等要素,使得单条航带点云密度得到保证,提高航线规划效率,节约飞行时间。将考虑DEM与未考虑DEM两种方式对比,确保重叠度,满足工程点云密度,便于后期数据处理。