利用高精度DLG进行机载LiDAR点云精度评定研究

LiDAR作为一种主动式获取高精度地表几何信息的地形图测绘技术,其获取的点云具有较高的相对精度与绝对精度,可作为无控或稀少控制条件下（无人机）航空影像高精度几何定位的地理参考数据。影像几何定位所能达到的精度依赖于几何参考数据自身的精度,因此评价LiDAR点云的精度对于将其作为地理参考实现航空影像高精度几何定位,具有较强的理论价值与实践意义。本文提出了利用高精度数字线划图（DLG）作为几何参考评定机载LiDAR点云精度的方法。首先,通过比对DLG中高程注记点的高程与LiDAR点云中对应位置处的高程,实现LiDAR点云高程精度评定;然后,通过统计LiDAR墙面点在平面上的投影点到DLG房屋矢量轮廓线的距离,实现LiDAR点云平面精度评定。实验结果证明,本文试验区域LiDAR点云平面和高程精度分别可达到7.2 cm和8.3 cm,可作为大比例尺无人机航空遥感控制数据的有效选择。     

高精度直升机机载LiDAR在高速公路改扩建勘测中的应用可行性研究

机载LiDAR在公路勘测方面的用途日益广泛。该文对直升机机载LiDAR在高速公路改扩建中的应用技术路线可行性进行了研究论证,从地面控制测量、点云数据获取、点云数据处理、成果应用等多个方面进行了阐述,通过分析LiDAR点云数据在5种不同地面控制点布设方案校正下的点云数据精度,论证了利用地面控制点对直升机机载LiDAR点云数据进行平面和高程校正的可行性。     

一种分步式建筑物屋顶面点云高精度提取方法

针对现有机载激光雷达（LiDAR）点云高精度提取方法存在建筑物屋顶面提取精度较低、适应性较差等问题,提出一种分步式建筑物屋顶面点云高精度提取方法。该方法通过主成分分析计算点云可靠性指标,选取可靠平面点;然后,利用K-means算法实现可靠点在法向量空间上的聚类,并通过逐步平面估计,提取初始屋顶面片;最后,进行面片的合并与未标记点的归属判断。实验结果表明,本文方法提取结果优异,效率较高,且对不同复杂程度的建筑物屋顶面均能取得较好的提取效果。     

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。     

机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析

机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging, OK),径向基函数(Radial Basis Function, RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network, TIN),自然邻域(Natural Neighbor, NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting, IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1) DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2) DEM误差与...     

机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法

机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。本文针对机载LiDAR点云数据在复杂城区环境下的大型建筑及低矮地物滤波问题,提出一种新的二面角滤波法。利用空间二面角的平面角可以表达空间两相交平面相对位置的原理,实现机载LiDAR点云数据滤波。首先,算法提取点云数据中的高程突变点,以非突变点的二面角余弦均值稳定性作为判定迭代结束的条件;其次,分别统计高程突变和非突变点集的二面角余弦值频率分布,以交点处对应余弦值和最后一次迭代的坡度值作为LiDAR点云滤波的判定条件;最后,利用数学形态学“开”算子,去除残留低矮植被,得到可靠的滤波结果。对同一区域机载LiDAR点云数据,通过“二面角法”与“渐进三角网法”进行滤波处理。实验结果表明,二面角滤波法能有效地降低地物点错分为地面点的百分率,且在去除地物信息的同时能良好地保留地形特征。     

改进的基于累加投影图匹配的点云配准算法

针对大规模点云数据配准拼接中存在的运算耗时长、结果精度低等问题,提出了一种改进的基于累加投影图匹配的点云自动配准算法,该算法首先将三维点云累加投影到二维平面,之后利用尺度不变特征变换算法匹配累加投影图得到匹配点对。在此基础上,根据匹配点对与三维点云数据之间的关系得到三维点云块,最后利用迭代最近点算法匹配三维点云块得到配准结果。实验表明,与Super4PCS算法和基于累加投影图线特征匹配算法相比,本文算法在车载和固定站点云数据配准中都能得到有效的结果,针对大规模点云的处理速度能够提高20倍以上,且能将配准精度提高到0.1 m以内。     

基于Gradient Boosting的车载LiDAR点云分类

车载LiDAR点云中包含地面、建筑物、行道树、路灯等丰富地物类别,自动对这些不同类别点云进行分类,对点云中目标的识别、提取及重建都具有重要意义。本文提出了一种基于Gradient Boosting的自动分类方法。该方法首先对车载激光点云进行数据预处理,然后计算点云的协方差矩阵、密度比、高程相关特征、局部平面特征、投影特征等,再计算点云特征直方图与垂直分布直方图,采用K-means方法对这两者分别进行聚类,并将其聚类类别值也作为特征,从而构建出20维的点云特征向量,应用Gradient Boosting分类方法进行自动分类。为了验证本文方法的有效性,从某城镇场景的车载激光点云数据中选取部分代表区域共144W点作为训练数据集,然后选取另一较大区域的点云共312W点作为测试数据集。使用训练好的分类器对测试数据集进行分类,分类结果总体准确率达到了93.38%,耗时631s,说明此分类方法具有较高的分类准确率,同时也具备较高的效率。     

随机森林算法在机载LiDAR数据林分平均树高 估算中的应用研究

采用机载LiDAR数据估算森林结构参数是当前林业遥感中的研究热点。本文以福建省长汀县朱溪河流域为示范区,探讨了随机森林算法（RF）在机载LiDAR数据林分平均树高估测中的适用性。首先,通过渐进三角网（TIN）算法进行点云滤波并获取相应林分样地的植被点云子集和高程归一化的植被点云;然后,从归一化后的植被点云提取出高度分位数变量以及点云统计特征值等24个变量参数;最后,根据提取的变量参数和野外实测林分均高数据建立研究区林分平均高随机森林回归估测模型。研究结果表明,模型估测的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.938,相关系数达到0.968。对样地的估测精度都在86%以上,总体平均精度达到了93.17%。研究认为,基于植被点云变量参数的随机森林模型估测林分平均树高具有较高的可靠性。     

基于多光谱LiDAR数据的道路中心线提取

针对城市三维激光点云中,道路与地面高程相差小、激光反射强度相近使得道路提取困难;广场、停车场等地物的高程、反射强度与道路极为相近,容易产生错误提取的问题。本文设计了一种描述道路条带信息的局部二进制特征（Stripe Local Binary Feature, SLBF）,结合LiDAR数据中的三维信息和多光谱信息获得基于强度、密度和平坦度等统计特征（Statistics-Based Feature, SBF）,并采用随机森林分类器实现了机载点云中道路面点云和非道路面点云的有效提取。通过欧式聚类精化道路点云和迭代腐蚀边界细化中心线,进而获得矢量化的道路中心线。以Waddenzee区域的多光谱机载点云数据进行实验验证,道路中心线提取结果的完整度达到94.15%,准确度达到97.95%,精度达到92.28%。实验结果表明,该方法可以有效地提取道路中心线,同时由于设计的特征具有不变性,能够适用于城市和林间小路等各种环境。     

基于几何特征的建筑物点云配准方法

针对规则建筑物点云数据特点,基于测量平差理论,提出一种基于点、面几何特征的点云配准算法。首先利用建筑物点云数据中平面与平面的重合关系,推导了基于特征面的点云配准模型|而后结合基于特征点的点云配准模型,给出基于点、面特征的点云配准模型|最后利用实测数据进行实验,证实该方法能在一定程度上提高点云配准精度。     

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基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时，若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声，会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题，分析球形标靶的特点，探讨小波阈值去噪方法的适用性，并对去噪小波基函数的选取进行实验，提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明，标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明，该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声，单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm，相较标靶球未经去噪的拼接结果，扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm，点云总体配准精度提升约20％，是一种有效的点云数据配准预处理方法。     

一种灰度体素结构分割模型下的机载LiDAR 3D滤波算法

针对现有的基于机载LiDAR数据的滤波算法未能充分利用数据提供的所有信息及其所采用的数据结构表达复杂、存在信息损失等缺陷,提出了一种灰度体素结构分割模型下的机载LiDAR 3D滤波算法。算法首先以综合利用机载LiDAR数据的高程及强度信息为目的将点云数据规则化为灰度（体素内激光点的平均强度的离散化表示）体素结构,然后基于各体素间的空间连通性和灰度相似性准则,将灰度体素结构分割并标记为若干个3D连通区域,最后依据地面与其它目标的高差特性提取与其对应的3D连通区域。算法优势在于:基于体素结构设计,为3D滤波算法;综合利用了地面目标的几何及辐射特征,对比传统滤波算法可应用于更复杂的场景;滤波结果为3D地面体素形式,可直接用于创建地面3D模型。实验采用国际摄影测量与遥感协会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS）提供的不同密度的机载LiDAR基准测试数据测试了邻域尺度参数的敏感性及提出的算法的有效性,并和其他经典滤波算法做对比。定量评价的结果表明,51邻域为最佳空间邻域尺度;点云密度为0.67点/m²的数据集1的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.9611、0.9248及0.8934;点云密度为4点/m²的数据集2的滤波平均完整率、正确率及质量分别为0.8490、0.8531及0.7404;对比其全经典滤波算法本文算法在高密度点云数据滤波时表现更佳。     

一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法

随着机载激光雷达成像技术（LiDAR）的不断发展,激光点云数据处理的相关研究也在不断深入。点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的重要环节之一。针对多数经典滤波方法在复杂地形和地物条件下的滤波效果不够理想的现状,提出一种新的基于相对变异系数的地形自适应正则化薄板样条插值点云滤波方法。采用二维区域增长获取初始插值参考点后,基于线特征约束对参考点进行优化,去除部分低可靠性参考点以得到较准确、分布离散均匀的初始插值参考点集合,在此基础上通过正则化薄板样条插值方式来拟合地形点与地物点之间的滤波分类面,完成对机载激光点云的高精度自适应滤波。对比实验结果表明,本文的地形自适应滤波方法在2组实验数据的总体错误率分别达到4.14%和4.17%,在错误率和多地形综合表现等方面具有优势,且滤波运算效率在目前主流的滤波算法中处于较高水平。另外,实验结果验证了地形自适应滤波方法在斜坡、山脊等起伏较多的复杂地形与包含植被和建筑物的混合地形等处的点云滤波结果具有较好的准确性。