基于机载LiDAR点云滤波的矿区DEM构建方法

机载Li DAR数据是进行矿山高植被覆盖区地面塌陷调查的有效工具。利用湖南某矿区的机载Li DAR点云数据,提出了一种基于区域分割的渐进三角网滤波构建DEM的方法。首先,对原始机载Li DAR点云数据进行重新组织,以提高邻域点计算效率;其次,结合高程差计算区域统计值,按照地形情况分割测区内的地面点和非地面点,利用地面点构建初始稀疏TIN模型;然后,通过计算其他点与TIN的距离,渐进加密三角网,提取地面点;最后,剔除孤立点,生成格网间距为1 m的DEM。研究结果表明:基于区域分割的渐进三角网滤波构建的DEM能够较为精细地表达地形信息,特别在高植被覆盖区域,能够提取出高精度的真实地表DEM,可更加准确地表达出矿区高植被覆盖区的地表塌陷位置和范围等信息。     

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。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

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。     

面向机载LiDAR点云数据的双线河水体DEM构建方法

机载激光雷达(LiDAR)系统可以快速获取高精度的地面点云数据，可以快速生成数字高程模型(DEM)。但是基于原始水体点云数据直接构建DEM效果较差，针对这个问题，论文提出了一种双线河水体点云填充方法，对缺失的河道内点云数据进行填充，并设计开发了河流优化填充模块，实现了双线河水体具有上下游特征的DEM构建效果。     

倾斜影像中提取高精度DEM的方法研究

针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。     

机载LiDAR制作高精度DEM的关键技术分析

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。     

基于车载LiDAR的吴淞导堤沉降监测分析

针对常规数字化地形监测方法在海堤沉降监测中存在测点数据量小、多期测点位置难以固定等问题,采用三维激光扫描技术进行沉降监测,基于密集点云滤波的参考曲面差值统计法,对噪声剔除后的多期导堤的密集点云利用坡度阈值迭代方法提取出堤面地面点集合,然后根据内插形成的栅格DEM进行统计差值拟合出整条导堤的沉降变化差值DEM,进而分析计算导堤各局部沉降量。以上海吴淞导堤为例,在L型导堤折角近处沉降量为12 cm,精度约2.4 cm,结果误差满足精度要求。较传统监测方法,本方法能够快速计算出导堤任一位置的高精度沉降量,有效提高了工作效率和监测精度。     

基于LiDAR点云的高精度DEM构建方法

对激光雷达测量点云滤波分类出真实地面点,通过不同的方法构建高精度的数字高程模型,包括不规则三角网模型和Grid模型,采用等值线回放法和检查点法分别从定性和定量角度评估DEM的精度。实验表明,线性三角网插值法构建的DEM边界约束最好、精度较高,且效率最高,是Li DAR点云构建高精度DEM的最优方法。     

正射影像辅助下的LiDAR点云构建DEM方法

提出了结合两类数据的DEM生成方法,该方法先将原始LiDAR点云自动滤波得出粗略地面点,经数据抽稀后提取地面关键点点集,再利用航迹文件和相机文件进行空三加密生成数字正射影像。在此基础上将粗分类点云与正射影像匹配,在少量人工干预下,对点云进行二次分类获得精确地面点点集,构建DEM。实验结果表明该方法是可行和有效的。     

LIDAR数据特点与分类算法探讨

机载雷达点云的主要应用是生产数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM).由于机载雷达所获得的雷达点云包括地面点和非地面点,所以在生产DEM之前要进行非地面点的滤除,在国外很多研究文献提出全自动或半自动的方法用来过滤地物点,保留地面点用以生成数字高程模型.     

空地技术结合地形图测图方法研究

车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息, 对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

低空无人机航测露天矿三维重构方法与试验

随着无人机应用的普及和数码相机性能的提升,利用无人机搭载数码相机快速获取矿区航测影像,配合适量控制点得到符合精度的三维数据成为可能。本文介绍了一种采用测图鹰X100搭载SONY a7R数码相机进行外业数据采集,借助C++和OpenCV配合少量地面控制点进行光束法平差,并用PMVS算法生成密集点云的低成本快速高效露天矿三维重构方法。通过在露天矿试验,结果表明该方法所得DOM和DSM的平面中误差为0.113 m,高程中误差为0.121 m,邻近地物点间距中误差为0.151 m,均满足1：500地形图国家标准的精度要求。     

高精度无人机影像空三处理方法

针对无人机影像生产测绘产品时需要地面控制点数量多、外业工作量大的问题,提出无人机影像高精度空三处理方法研究。首先,通过引入构架航线,在无控制点、稀少控制点等不同情况下的进行改进的高精度GPS辅助空中三角测量;然后利用试验对无人机影像高精度空三处理方法的精度分析。结果表明,在稀少控制点情况下,利用改进的高精度GPS辅助空中三角测量方法能够满足1:2000比例尺地形测绘生产要求。     

基于无人机影像密集匹配点云的传统村落地面点提取及DEM生成——以湘西德夯村为例

目前,针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域,难以获取地面点及DEM等问题,本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法,利用树顶点、树高等植被信息,提取地面点,进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统村落德夯村为例,利用植被系数和高程信息将点云分割为植被密集区和非植被密集区两个部分。在非植被密集区,通过布料模拟算法和改进的局部最大值算法分别提取地面点和树顶点,计算平均树高;在植被密集区,通过该区域的树顶点推算得到植被密集区的近似地面点,最终将两部分的地面点云进行TIN插值得到该地区的DEM。试验结果表明,利用此方法生成的DEM均方根误差,在非植被密集区达0.037 m,植被密集区可达1.606 m,整体平均误差达1.492 m,总体精度较好,基本可以满足村落尺度空间分析的需求。     

无人机航测技术在风电场测图中的应用

本文提出了一种利用无人机航空摄影测量技术完成风电场测图的方法,利用该方法可以实现测区1∶2000地形图数据的生产。首先根据航摄区域和航线规划布设控制点、像控点、检查点,利用飞马F300无人机进行航摄作业获取航测数据,然后对数据进行预处理,按照标准格式导入Context Capture软件建立三维倾斜模型,通过EPS2016立体量测软件基于三维倾斜模型完成地形图数据的采集,对于模型变形的区域,利用MapMatrix软件进行数据采集与校核。利用安徽宿州风电场测图项目验证了该方法满足1∶2000大比例尺地形图精度要求。     

Image classification-based ground filtering of point clouds extracted from UAV-based aerial photos

With the advent of unmanned aerial vehicles (UAVs) for mapping applications, it is possible to generate 3D dense point clouds using stereo images. This technology, however, has some disadvantages when compared to Light Detection and Ranging (LiDAR) system. Unlike LiDAR, digital cameras mounted on UAVs are incapable of viewing beneath the canopy, which leads to sparse points on the bare earth surface. In such cases, it is more challenging to remove points belonging to above-ground objects using ground filtering algorithms generated especially for LiDAR data. To tackle this problem, a methodology employing supervised image classification for filtering 3D point clouds is proposed in this study. A classified image is overlapped with the point cloud to determine the ground points to be used for digital elevation model (DEM) generation. Quantitative evaluation results showed that filtering the point cloud with this methodology has a good potential for high-resolution DEM generation.     

无人机PPK技术支持下的河道测量与精度分析

针对河道带状复杂地形布设控制点困难的问题及高精度的测量要求,本文探讨了一种结合PPK技术的无人机免像控河道测量方法。以DJI Phantom 4 RTK无人机为研究对象,分析了基于PPK的高精度POS辅助空三测量、相机镜头畸变纠正和航线设计等影响航测精度的关键技术,利用UAV-PPK软件对地面基站与无人机POS数据进行事后差分解算,获取高精度POS数据辅助空中三角测量。结合安徽省庄墓河河道治理工程进行试验,结果表明,基于PPK的免像控无人机航测获取了更高精度POS数据且成图精度满足河道1：500大比例尺测图要求。PPK辅助无人机航测提高了复杂地形测绘精度,为后续河道整治工作提供了更加精准的地形数据。     

高潜水位矿区采煤沉陷地DEM的无人机构建方法

针对高潜水位矿区采煤沉陷地植被密度大、无人机摄影测量难以获取地面点云的问题,从采煤沉陷地地形特征出发,提出了一种基于断面式点云滤波和DEM模型修正的采煤沉陷地DEM构建方法,经分析,精度可达到1：500比例尺地形图要求,可以为采煤沉陷地损毁评价和土地复垦工作开展提供重要依据。     

无人机低空摄影测量在城市测绘保障中的应用前景

无人机低空摄影测量具有高清晰、大比例尺、小面积、高现势性的优点,是卫星遥感与普通航空摄影不可缺少的补充。可为大比例尺影像地图生产、重点地区正射影像制作、高精度DEM格网和DLG产品提供高分辨率清晰影像数据源,满足城市信息化建设对大比例尺基础地理空间数据的需求,为城市建设提供有效的测绘保障。通过高分辨率测绘产品支持、应急测绘保障、三维数字建模和重点区域动态监测等多个方面对无人机低空摄影测量在城市测绘保障中的应用前景进行论述展望。