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。     

不同点密度下复杂山区轻型机载LiDAR数据DEM构建

点云的点密度是决定DEM数据构建的关键因素。本文以云南华坪县永兴乡某复杂山地为研究区,采用随机采样算法对点云进行抽稀,获取点云保留率10%～90%共9组数据,并分别进行DEM数据建模及其精度评定。结果表明,点云保留率与DEM精度呈正相关关系,当点云保留率小于30%时,RMSE快速增大,DEM精度误差增大;当点云保留率设置为60%时,RMSE最小,DEM精度最高。该研究对大型机载LiDAR项目中的点云数据存储与使用具有一定的指导与借鉴意义。     

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。     

基于城市防洪排涝LIDAR数据处理及易涝区提取方法研究

由LIDAR技术获取点云并处理制作的DEM成果,以其特有的高精度特点不仅能满足易涝区域数据提取,还能直观展现精确的城市地表起伏形态。结合台州市第一次地理国(市)情普查项目专题——"防洪排涝"对城市易涝区域的LIDAR点云及DEM数据提出的要求,研究了将LIDAR点云制作成为DEM技术的快速实现方法,论述了基于LIDAR DEM提取城市易涝区域数据的技术手段。     

机载点云数据生产DEM的关键技术探讨

从机载航摄仪中获取的点云数据出发,提出了点云制作DEM的生产工序流程及作业中的注意事项,重点论述点云精度、点云滤波、DEM制作等关键技术,并对点云滤波算法进行优化改进,使之更好地应用于项目生产中,提高了工作效率.     

利用机载激光点云数据生产DEM的关键技术分析

着重分析了利用机载激光点云数据提取DEM的关键技术：预处理、点云滤波与分类、高精度DEM制作与质量评价技术;建立了基于机载激光点云的DEM生产技术流程,并将其应用于宁波市地理国情普查市情专项——高精度地表模型制作项目中;构建了宁波市建成区规则格网1：2000比例尺的高精度DEM模型,为宁波市地理国情普查提供了数据基础。     

多源数据融合的DIM点云滤波及DEM生成

针对已有密集影像匹配(DIM)点云滤波算法通用性差,滤波效果受限于参数设置,且均未利用生成点云的影像信息等问题,该文提出一种融合多源数据的DIM点云滤波算法。首先融合影像和DIM点云高程多源信息;再引入新型分类器对融合影像进行分类,其分类结果作为知识引导用于点云滤波中,即将分类专题图与DIM点云叠加以过滤非地面点,实现点云滤波并生成数字高程模型;最后选用航空影像进行密集匹配和滤波实验。实验结果表明,利用该点云滤波算法生成的DEM与参考DEM呈现高度相关性,可大大减少生产DEM人工后处理的工作量。     

面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

基于体素栅格的建筑物三维激光点云数据抽稀方法

为了提升三维激光点云数据处理、存储、运算效率,对基于体素栅格的三维激光建筑物点云抽稀方法进行了研究。通过提取原始三维激光点云空间位置和法向量作为体素栅格存贮数据的主要信息;以三维激光点云最大外包矩形构建最大体素,并依据点云位置不断地进行空间划分,直至阈值范围内,从而实现点云数据的高效组织与管理。对体素栅格内的点云依据设定空间半径阈值检索种子点周边点云,剔除体素栅格中阈值内点云,保留种子点云,从而实现了三维激光点云数据抽稀,有效压缩了三维激光点云数据。并通过实验验证了该方法可以有效降低三维激光点云数据冗余,为海量三维激光点云数据的存储与应用等方面的研究提供参考。     

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。     

基于LiDAR数据的水域边界提取方法探讨

提出一种基于单个三角形最小外接圆来提取水域边界的方法,通过构建TIN、计算三角形最小外接圆半径、三角形面域合并、提取面域边界等步骤,实现了从LiDAR点云数据中对水域边界的快速提取.利用覆盖湖北省长江流域的LiDAR点云数据验证了方法的有效性,结果表明该方法能快速提取各种形状的水面区域边界,减小了后期DEM数据的人工编...     

机载LiDAR点云密度与DEM产品精度关系研究

对点云密度与数字高程模型(digital elevation mo-del,DEM)产品质量之间的对应关系进行研究,以获得具有指导意义的参数.首先依据香农采样定理,对生产不同比例尺DEM产品所需要的点云密度进行理论推导和论证,然后以1:2000、1:1000、1:500比例尺DEM数据为例,用平地、丘陵、山区3种地形数据进行实验.结果表明,使用理论推导密度的点云数据在平地区域可以生产出满足精度要求的DEM产品,但在丘陵及山地区域需要适当增大点云密度.     

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LiDAR点云密度对DEM精度的影响

机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度＞30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。     

浅谈利用激光点云数据制作DEM

利用摄影测量方式获取DEM数据生产周期长、费用高、效率低、高程点获取的密度低。机载雷达集成GPS、IMU、激光扫描仪、数码像机等光谱成像设备,作为精确、快速地获取地面三维数据的工具已得到广泛的认同。结合项目研究与试验,根据实际生产经验,介绍TerraSolid系列软件的模块功能,以及利用点云数据制作DEM的技术流程和方法。     

利用机载激光三维点云构建张家界地貌DEM

以张家界地貌为研究对象,以武陵源区218km²为研究范围,采用平均点云密度为每平方米8~15个点的机载激光雷达三维点云数据进行高精度DEM制作。根据张家界地貌的复杂性,使用Terrasoild软件设计了区别于传统方法的分类流程和分类参数,采用自动和人机交互的分类方法完成点云数据的地面点分类,构建了张家界武陵源区不规则格网和规则格网的1:2000的DEM模型,为张家界地貌的定量分析提供了数据基础。     

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨

结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目，介绍了项目总体技术路线，针对项目难点，从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨，并提出解决方案，为同类项目的设计与实施提供参考。     

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。     

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。     

基于点云数据构建树木骨架的方法

树木骨架在树木三维建模及林业研究中具有重要意义。基于地面三维激光扫描系统获取的树木点云数据,提出了一种利用体素空间转换方法而快速构建树木骨架的方法。首先,根据树木的点云数据构建特定的体素空间;然后,对投影变换的每层体素进行连通成分分析,解算出每个体素层所包含的骨架结点;最后,利用单源最短路径算法构建树木的骨架。实验证明,文中提出的方法是可行且有效的。