一种LiDAR数据提取等高线的优化算法

在等高线提取技术中,LiDAR虽然较传统航空摄影测量具有明显优势,然而目前已有算法和软件基于LiDAR点云自动提取的等高线存在大量多余的短齿线和孤立环。本文提出了一种以短齿线和孤立环消除为核心的LiDAR数据提取等高线的优化算法,并基于FME软件平台设计程序加以实现,最后通过试验案例验证了算法和程序的可行性与有效性。     

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3D Mapping软件的LiDAR点云数据的等高线提取

基于Geoway 3DMapping软件,对LiDAR点云处理后生成的2×2 m间隔的DEM数据进行滤波,提取1∶10000的等高线数据。经过实验,研究总结出提取等高线的最优方法、步骤及生产中的常见问题和解决方法,提取的等高线成果地貌形态逼真,等高线连续性好、形态美观、精度高,符合规范要求,为提高成图质量和作业效率提供了良好的技术保障。     

基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建

针对传统LiDAR点云建筑物三维重建方法中基于平面假设的面片提取思想的局限性,基于建筑物等高线特性,研究建筑物等高线分族过程,通过对等高线形状的识别达到对建筑物屋顶模型的识别,使得重建的屋顶类型不再局限于平面屋顶形式,提高了重建的自动化程度。     

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。     

机载LiDAR基础测绘关键技术及应用

针对激光扫描系统高精度检校与相机标定、点云数据滤波处理与高精度DEM构建、地物要素自动提取等技术难题,自主设计建立了机载LiDAR检校场,实现了机载LiDAR系统各个组成部分的高精度一体化检校;利用改进的各向异性扩散滤波算法模型有效滤除了高分辨率DEM数据中的高频噪声,提高了等高线提取和水文分析的质量;基于激光点云和高分辨率航空影像构建的面向对象的地物要素主被动遥感协同提取模型,实现了居民地、道路等主要地物要素的自动提取。实际应用结果表明,地物要素的整体提取准确度超过90%。     

基于LiDAR点云自动生成等高线的方法研究

在地形图测绘中,等高线的获取有多种手段,但其方法都较为传统,费时费力,精度也不尽如人意。随着机载激光LiDAR的出现,利用其高精度的点云数据快速获取等高线是一种很好的途径。本研究利用机载LiDAR系统采集的点云数据,通过对点云数据处理,分别使用Global Mapper,GeoTIN,JX-4C,Tindem,VirtuoZo和TerraS-can等六种软件生成等高线,通过分析、比较,找出最为科学、合理的方法。结果表明,在采用Tindem生成等高线时,设置合适的参数,就能生成符合地形要求、质量最佳的等高线。     

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。     

基于点云数据的地貌要素自适应提取方法

利用改进的各项异性扩散滤波算法模型得到高精度DEM数据,采用先内插跟踪、后拟合的方法,利用检校改正后的点云数据与航空影像,并结合地形特征点和特征线构建高精度DEM及地貌要素(等高线快速生成、高程注记点)自适应提取的生产技术流程,为LiDAR技术应用于基础地理信息数据获取与快速更新提供技术依据和参考。     

基于边缘检测算法的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术可以快速获取地形表面高精度3维信息。基于LiDAR数据提取建筑物目标是这一技术的重要应用之一。探讨了一种基于LiDAR点云数据生成不同比例尺的DSM深度影像,然后利用边缘检测算子提取建筑物边缘的方法。实验证明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LiDAR点云数据中提取建筑物边缘,并滤除了许多干扰信息。这种方法为基于LiDAR数据提取建筑物目标提供了新的思路。