机载激光雷达点云电力线三维重建方法研究

正机载激光雷达(LiDAR)技术的出现和发展,为地理空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。目前,机载LiDAR技术已经得到了广泛的应用,其中,电力巡线是其主要的工程应用领域之一。尽管基于机载LiDAR的电力巡线日臻成熟,但是其中的一些关键数据处理和信息提取方法亟待完善。本文围绕机载LiDAR点云电力线三维重建涉及的机载LiDAR点云数据滤波、单档电     

机载LiDAR技术生成DEM的质量检查与解决方案探讨

目前,基于机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据生成高精度、高现势性数字高程模型(digital elevation model,DEM)的技术已广泛应用,对生成的DEM数据进行科学、高效的质量控制迫在眉睫。本研究结合实际生产经验,详细介绍包括人工解译判别检查、半自动检查(交互式检查)和基于Python脚本自动检查的三步骤检查法。该方法全面地涵盖了机载LiDAR技术生成DEM的质量检验方法及对应问题的解决方案,有效提高了质量检查的效率和准确性。     

机载LiDAR技术在山区高速公路勘测设计中的研究与应用

结合宁都至定南高速公路勘察设计项目,对机载LiDAR技术数据获取、数据处理及在高速公路勘测中的应用进行了详细的研究,成功完成了线路的地形图、数字高程模型、纵横断面的制作,并对其进行了精度分析,论证了机载LiDAR技术在山区高速公路勘测中的可行性,得出了一些有益的结论。     

机载LiDAR数据辅助的高景一号卫星影像自动镶嵌方法

提出一种机载激光雷达(light detecting and ranging,LiDAR)数据辅助的高景一号卫星影像自动镶嵌方法。从LiDAR点云中提取数字高程模型和数字表面模型数据,从而得到地物顶面高度数据,并在构造代价函数时考虑地物高度和同一位置的重叠影像相似度等因素,通过动态规划求解镶嵌起点和终点之间的最小代价路径得到镶嵌线。4组高景一号像对的实验结果表明,相对于传统方法,提出的机载LiDAR数据辅助方法可以显著减少镶嵌线穿过房屋等障碍地物的情况。     

基于机载LiDAR数据的广西困难地区高精度DEM生产研究

数字高程模型(DEM)利用有限的地形高程数据实现对地表形态的数字化模拟,是测绘部门数据生产的重要内容.当前DEM生产主要采用交互式数字摄影测量方式,不仅需要投入大量人力,极为依赖经验,同时生产效率也较为低下.近年来兴起的机载激光雷达(LiDAR)技术为DEM获取提供了一种新的途径.本文以广西植被茂密区和陡石山区的点云数据为例,研究在广西困难地区应用机载LiDAR技术进行高精度DEM生产的可行性,并利用同区域的数字广西地貌成果对所生产的DEM进行精度验证.结果表明,应用机载LiDAR数据进行DEM生产不仅将植被茂密区的生产效率提升了25％,陡石山区的生产效率提升了7倍以上,同时数据精度能够满足1:10000 DEM的要求,在广西传统DEM生产困难地区具有极大的优势.     

一种从城区LiDAR数据提取DEM的方法

机载激光扫描系统可以直接生成扫描区域的数字表面模型,但为了提取数字地面模型还须对LiDAR数据进行滤波处理。分析用坡度法对机载LiDAR数据进行滤波的不足,针对其不足以及城区LiDAR数据的特点,提出一种将坡度法与区域增长相结合的滤波方法。与坡度法相比,该方法提高了滤波的精度和效率,并能对复杂的城市地貌进行滤波。试验结果表明,该方法计算速度快,并能够有效地滤除城区LiDAR数据中的地物。     

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.     

机载激光LiDAR RIEGL LMS-Q1560扫描系统飞行及预处理研究

LiDAR(Light Detection and Ranging)系统是一种能够直接快速且高精度获取DSM(数字表面模型)数据的激光探测及测距系统,从功能上讲,LiDAR是一种集激光,全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术于一身的系统,也就是将定位及定向测量相结合的激光测量系统.本文主要介绍了我公司通过实验生产,获取及预处理机载激光LIDAR RIEGL LMS-Q1560扫描系统点云数据的方法.     

基于机载LiDAR和倾斜影像的城市三维建模方法

“数字孪生”城市建设是近两年新兴的一条建设智慧城市的技术路径,它是构建一个与现实物理城市匹配对应的数字城市,实现城市要素数字化,其核心数据之一是高度仿真的城市三维模型。本文在研究机载LiDAR点云、倾斜摄影和三维可视化等技术之后,探讨了利用机载LiDAR和倾斜影像进行互补融合,构建城市三维模型的方法,并详细描述了三维建模的技术路线、生产流程和质量控制等内容,为相关工程提供技术参考。     

机载LiDAR数据的公路二三维一体化技术

机载LiDAR技术能快速获取公路高精度、高分辨率的DEM、DSM和DOM数据,本文提出基于二、三维引擎一体化集成的机载LiDAR数据建立数字公路平台的方法;针对公路不同的应用需求,设计了二、三维引擎数据管理策略和数字公路技术体系,实现了数字公路互操作;并开发实现了广梧公路平台原型,实现对大数据量地理信息一体化管理与显示的平台建设。     

集成影像与LiDAR数据重建3维建筑物模型研究

3维建筑物模型重建一直是测绘、遥感等领域研究的热点.机载激光雷达(LiDAR)技术已经成为3维建筑物模型获取的一种重要手段.但现阶段机载LiDAR数据的点间距一般为m级,其空间分辨率远低于摄影测量常用的cm级分辨率航空影像.基于LiDAR数据所重建的建筑物模型的精确性与细节性相对较低.摄影测量技术与LiDAR技术具有很强的互补性,两者结合可满足高自动化、更精确、更细节的重建要求,是目前极具前景的建筑物模型重建方法.     

最小二乘曲面拟合的LiDAR数据滤波方法

机载激光扫描技术(LiDAR)可直接获取数字表面模型,但要获得高精度的数字地面模型(DTM)需要滤波去除地物点,这是一项十分复杂和耗时的工作。本文提出一种基于二次多项式的局部最小二乘拟合滤波算法,对数据进行规则格网化处理,对每个格网的数据进行局部最小二乘拟合滤波处理,并缩小格网大小迭代进行滤波。实验结果表明提出的方法能得到很好的效果。     

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。     

复杂山区地质灾害机载激光雷达识别研究

地质灾害识别是灾害易发性评价以及监测预警的基础,采用传统的人工地面调查和卫星遥感方式在地形条件复杂的高植被覆盖山区进行地质灾害识别具有较大困难。机载激光雷达技术(light detection and ranging, LiDAR)的发展为高植被复杂山区的地质灾害识别提供了新的解决方案。利用获取的机载LiDAR点云数据,通过点云滤波、空间插值生成了高分辨率数字高程模型(digital elevation model, DEM),结合天空视域因子(sky view factor,SVF)的DEM可视化方法,开展了中国四川省丹巴县城周边135 km~2的地质灾害识别研究工作。共解译出地质灾害146处,总面积约46.48 km~2,占研究区总面积的33.4%,并通过现场实地调查验证了机载LiDAR识别结果的可靠性。在此基础上分析了该区地质灾害的空间分布规律及其影响因素。研究结果为高植被复杂山区的地质灾害识别提供了一定参考,并为丹巴县地质灾害防治与风险评价提供数据支撑。     

机载LiDAR航带拼接方法分析

随着机载LiDAR技术的发展,我国对高精度的数字产品的生产要求也在不断提高。机载LiDAR点云数据航带间拼接误差一直是影响数字产品的主要因素之一。因此,消除或减弱系统误差影响,提高数据精度具有重要理论意义和工程实用价值。本文对机载LiDAR点云航带拼接误差问题进行分析,以Leica ALS70机载点云数据为数据源,利用Graf Nav8.4软件、Leica Geosystems MFCPP软件、Micro StationV8软件及Terra Soild对某省机载LiDAR点云数据进行航带拼接方法的分析。本文首先利用检校场对点云数据系统误差进行了修正,航带间重叠区域高程偏差图初步分析,然后通过构架线对架次航线拼接进行了整体分析,最后利用区域内像控点资料对点云数据高程精度进行了改正。试验结果表明:该方法提高了点云数据拼接精度,在实际生产过程中提高了预处理的工作效率,提高数字产品的质量。     

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算...     

基于LiDAR数据的图像边缘检测

机载激光雷达技术(Light Detection And Ranging,LiDAR)是一种集激光测距、计算机、全球定位系统和惯性导航系统等技术于一身的崭新技术,用于获取高精度、高密度的3维坐标数据.本文以机载LiDAR技术获得的数据为例,通过应用POS软件、Terra和LPS模块获得所需要的图像,并得到预期所需的图像边缘.     

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。     

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。     

城区LiDAR点云数据的树木提取

机载激光扫描(LiDAR)可以快速获取地球数字表面模型.提出一种适合复杂城市环境的机载激光扫描数据提取树木的算法:首先对DDAR数据滤波生成DTM,提取地物点;然后对地物点进行区域增长运算,使用面积阚值滤出大的区域;再计算出LiDAR数据点的梯度值,根据梯度阈值分离出树木点;最后结合梯度阈值分割和区域增长分割的结果实现树木点的最终提取.实验结果表明,使用新算法在城区环境中能从LiDAR数据中较好地提取出树木,城区树木提取率达到85.4%,提取正确率为86.1%.