基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

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。     

TIN向规则格网DEM转换的新算法

由TIN生成规则格网DEM是基于TIN的离散点数据栅格化的重要一步,在基于一种数学原理的基础上运用逆向思维提出了TIN向规则格网DEM转换的新算法,不用传统的分块和建立索引,而是通过逐个遍历三角形来判断格网节点位于哪一个三角形中并实现格网节点的插值。通过编程实现、测试该算法,证明它具有非常高的插值效率。     

基于格网化LIDAR点云数据坡度滤波方法的研究

LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。     

基于多分辨率层次分类的机载LiDAR点云滤波方法

针对复杂地形环境滤波的需求,提出一种具有较强抗差稳定性的多分辨率层次分类滤波算法。该方法首先对原始点云数据进行格网化,主要通过设置格网分辨率值将数据分为3个层次,在每一层通过改进的局部最小值法选取初始地面种子点;然后利用薄板样条函数迭代内插生成栅格曲面,根据定义的残差阈值判定方法,完成点云的分类;分离出的地面点作为下一次迭代的种子点用于构建栅格曲面。利用ISPRS提供的15个训练数据对该方法进行实验,将实验结果与8种经典滤波算法进行对比分析,证明该方法在适应不同地形环境方面具有较强的稳健性。     

大数据量机载LiDAR点云的快速区域分割处理

针对大数据量机载LiDAR点云数据整体处理时效率低下、分块处理时容易破坏地物空间结构特征的问题,提出了一种顾及点云覆盖区域地形地貌特征的快速区域分割方法。首先构建离散点云的虚拟格网,利用格网邻域内的高程突变实现区域边界上的各类障碍物自动检测;其次为提高分割处理效率,在点云覆盖区域矩形初始分割的基础上,利用流水模型及坐标轴向的方向约束对矩形分割边界线进行自动更新;最终实现了大数据量点云的快速区域分割处理。实验证明,该算法能够合理避开各类典型地形及地物障碍,实现区域分割边界线的自动化生成,算法的适应性与处理效率较高,能够较好地应用于大数据量点云数据的快速处理与应用。     

结合全景影像的车载点云空洞修复方法研究

针对单一利用点云数据修复空洞而缺乏真实性的问题,提出了一种结合全景影像的车载点云空洞修复方法。该方法首先探讨了基于全景球共线方程的车载点云与全景影像精配准,然后构建了三角格网提取点云空洞范围,针对全景影像变形问题,采用了球面透视模型进行纠正,最后研究了基于SIFT算法的区域种子点密集增长算法,利用前方交会法生成填补点云。实验表明,该方法生成的填补点云具有真实性和完整性,将填补点云与原始点云融合,实现了车载点云空洞修复。     

车载激光扫描数据中杆状地物提取

针对车载激光扫描数据中对杆状地物提取效果不够理想的问题,该文提出一种基于聚类的杆状地物提取方法。首先将原始点云投影到水平面并进行格网划分,以单个格网为数据处理单元去除地面点;再基于处理数据对格网进行点云探测并编号,赋予同一属性值利用八邻域搜索对地物点聚类;然后以聚类后单个点云块为处理单元,利用各类地物特征,如高度、投影点密度、投影面积及形状等,逐步排除其他地物点,实现对杆状地物的精细提取。试验验证了文中所述方法对道路环境中杆状地物提取的有效性。     

一种面向海量数字高程模型数据的洪水淹没区快速生成算法

常见种子点填充算法在实现DEM数据下的洪水淹没区生成时,具有难以处理大数据量以及过多的递归计算易导致算法效率较低等缺点。针对此问题,本文提出一种面向海量DEM数据的洪水淹没区生成算法分块压缩追踪法,该算法采用条带分块和实时栅格压缩存储技术,以解决海量地形数据下的淹没分析计算问题。最后,通过将本算法与常见种子点填充算法和分块种子点填充算法进行了对比测试,实验结果表明本算法不仅较好地解决了海量DEM数据下的洪水淹没区生成问题,与常规种子点填充算法和分块种子点填充算法相比亦具有较高的计算效率。     

机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价

设计了一种点云数据快速处理自动生成DEM的算法,介绍了滤波结果的评价方法以及通过标准DEM评价内插的DEM整体精度的方法;并选用河北承德地区的机载激光LiDAR点云数据进行了实验。结果表明,数据处理结果具有较高的精度,为激光点云数据自动生成DEM提供了一种有效的技术途径。     

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。