深度图像分割的城市区域倾斜影像密集匹配点云滤波算法

倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。     

空地融合的建筑物室内外一体化点云构建技术

室内外一体化的建筑物模型是智慧城市管理的基础数据,倾斜摄影和地面三维激光扫描是当下两种主要的建筑物模型数据获取方式。针对单一数据采集方式受诸多因素制约,难以获取完整建筑物室内外三维数据的难题,本文提出了倾斜密集匹配点云与地面激光扫描点云融合的技术路线,利用地面激光扫描获取建筑物立面与室内点云,利用倾斜摄影获取建筑物顶部点云,并将两者结合构建室内外一体化的完整建筑物点云;以高密泥塑展馆为研究对象,验证了该技术路线的可行性及融合精度,可为类似项目提供参考。     

机载激光点云与摄影测量点云非监督建筑物变化检测

机载激光扫描和航空摄影测量两种技术获取的点云属性差异大,变化检测易受噪声和数据误差影响。为此设计了一种非监督的建筑物变化检测方法。首先利用基于坡度信息的渐进三角网加密和基于表面生长的点云分割方法,从激光点云中提取出地面、屋顶和植被3类要素;其次以激光扫描数据为基准检测建筑物拆除和加高两类变化;并对剩下的区域以密集匹配点云为基准探测出新建的建筑物;最后对检测的变化结果进行形态学滤波。实验证明,该方法能有效克服两种点云的差异和密集匹配噪声的影响,不仅能获得锐利的建筑物变化轮廓,而且能得到建筑物增高或拆除的类别标签。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云的大比例尺地形图更新方法北大核心CSCD

针对无人机倾斜摄影技术受遮挡影响较大和难以穿透植被茂密地区的问题,本文提出了城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云进行小区域大比例尺数字地形图的更新方法。首先采用五镜头六旋翼无人机分别以垂直和平行主要建筑物楼群方向进行2次全区域拍摄,以及无人机机载激光雷达全区域采集点云,并对高度不足10 m的别墅区进行单镜头低空补飞。然后融合倾斜影像点云与机载激光点云建模,经过3种建模方案对比,融合建模的倾斜三维模型的位置精度和模型质量均最优。最后基于此模型进行测图。精度评定结果表明,城市复杂地形环境下在飞行方案和像控点布设合理的情况下,通过倾斜三维模型采集的数字地形图的平面和高程精度完全满足并优于深圳市1∶1000数字地形图动态更新的精度指标。     

激光点云与航空影像融合分类

为了更好地利用激光点云数据和航空影像数据信息,改善影像分类效果,提出了将激光点云数据与航空影像进行融合分类,实现面向对象的融合分类方法。在航空影像的分水岭分割算法中加入激光点云高程信息计算梯度,然后结合两种数据源的特征,建立分层分类的规则集得到地物的分类结果。试验表明,激光点云的高程信息能够改善影像分割效果,也能将地面地物与非地面地物较好地区分,对建筑和植被的分类起到了有效作用。     

融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取

机载激光扫描测距技术（LIDAR）在快速数据采集、建模、分析和使用等方面得到广泛应用。然而,目前的激光扫描数据处理技术,尤其是点云数据后处理技术方面,仍然存在许多有待改进之处。本文从硬件系统和原始数据处理入手,研究了点云数据的数据预处理、点云数据分类、点云与影像匹配以及基于匹配结果的特征提取的理论与方法。本文的主要工作在于： 1,系统总结了当前主要的机载激光扫描系统测距原理和系统组成,并给出了自2008年以来,世界上的主要机载LIDAR系统的参数对比。 2,以Leica公司的ALS50系统为例,总结了使用该系统数据采集、数据内业处理的流程。同时,研制了一个自动化处理的软件用于原始数据的自动化处理,提高用户处理效率。 3,从GPS差分数据结果出发,总结了数据处理过程的三个重要模型：载体航迹线推算模型、点云定位计算模型以及机载激光扫描角度反算模型。并以IPAS和ALSPP软件输出结果为依据,进行了模型的计算和验证。 4,将在图像直方图分割领域的两种方法：全局迭代算法和最大类间方差算法引入点云数据的分类过程。针对点云数据一般具备多对象的特点,引入多阈值的直方图分割方法。大范围区域点云的高程直方图与小范围区域点云的直方图表现不一致,因此本文提出一种多子区的直方图分割方法,实现大范围点云分类。 5,将在模式识别和对象跟踪领域应用广泛的Mean Shift算法引入到点云数据分类过程中,总结提出了基于Mean Shift算法的点云数据分类方法。 6,提出一种新的分类方法：基于三维数学形态学的点云数据分类方法。在点云数据三维数字图像表达的基础上,扩展形态学膨胀和腐蚀运算的空间适用性,将二维的膨胀和腐蚀运算扩展到三维空间。对点云数据三维数字图像进行膨胀运算,然后通过聚类分析,得到连接成片的像素（点云片）,并以此为依据,分类点云数据。 7,总结了点云数据与航空影像进行两种匹配方法：粗匹配和三维数学微分纠正。并提出了一种拟合选取特征点方法用于粗匹配过程。 8,基于点云和影像的融合结果,扩展了Mean Shift算法的应用范围,尝试对多维异源点云数据进行目标分类。该方法可将光谱和回光强度信息一起参与Mean Shift算法的计算。 9,在目标分类的基础上,使用二维形态学方法对分类后的点云进行了分割处理和边缘特征提取。经过点云分割,可得到每个对象的点云以及对象的二维边缘特征。 10,基于点云与影像的融合结果,考虑LIDAR系统采用激光的特定光谱特性,提出基于融合结果的影像水体提取方法。通过由点云形成的不规则三角网对水体区域进行大致定位和提取,并采用Mean Shift算法对水体进行精化,得到精确的水体边缘。本文的创新点主要在于： 1,提出一种点云的扫描角度计算验证模型。基于航迹线数据和点云数据,该模型可以反算激光扫描角。 2,提出一种新的点云数据分类方法：基于三维数学形态学的点云分类方法。 3,提出一种融合点云的航空影像水体特征提取方法。     

机载激光雷达在密林山区测绘中的应用

机载激光雷达是近年来发展迅速的高新测绘技术,具有机动性高、数据覆盖量大、作业效率高和精度可靠等特点.针对当前山区沟壑且有大量植被覆盖区域进行传统测量作业较为困难,危险性大的问题,采用机载激光雷达技术获取研究区原始点云数据,在此基础上,对比分析四种滤波算法的点云分类效果,得到适用于密林沟壑区的点云滤波方法,进而通过人机交...     

空地技术结合地形图测图方法研究

车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。     

影像密集匹配点云的单体化提取

以倾斜影像密集匹配点云数据为研究对象,提出了一种快速提取建筑物单体点云模型的方法。首先通过过滤地面点云数据以实现地物分离,采用高程频率直方图确定植被点云的高程区间并予以剔除。然后采用基于密度的聚类分析算法对剩余建筑物顶部点云进行了聚类。最后根据每栋独立建筑物屋顶点云的坐标范围,从原始点云数据中提取了每栋独立建筑物的完整点云,实现了对于倾斜影像密集匹配点云的单体化提取。     

影像密集匹配技术辅助三维激光扫描仪对点云的提取

地面三维激光扫描仪根据现场地物分布自由设站扫描,基本能完成扫描区域点云数据的获取,但在一些遮挡物较多、地域狭小或设站困难、信号反射较弱的区域,常规扫描受到限制,采集的点云容易出现数据漏洞。通过一个小型边坡扫描为例,扫描同时使用常规数码相机进行辅助拍照,经过影像密集匹配计算后,提取出相应区域的点云数据,配合地面扫描仪完成对遮挡区域点云的获取。     

低空UAV激光点云和序列影像的自动配准方法

提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。     

虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。     

一种融合多源特征的建筑物三维模型重建方法

以激光点云数据和倾斜多视影像为研究对象，提出了一种结合机载点云、地面点云及倾斜多视纹理的融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法结合点云面元以及影像边界特征，利用倾斜影像的线特征对顶面及立面模型进行边界规则约束，实现了面元自动拓扑重建；通过交互编辑完成不同复杂程度的建筑模型重建，并对模型进行纹理映射。实验结果表明，该方法能够有效提升城市建筑物三维模型重建的效率和边界精度，为利用多源数据的空地联合建筑物三维精细重建提供了一套切实可行的解决方案。     

影像匹配点云与机载激光点云的比较

介绍了影像匹配的发展现状及趋势、研究进展和存在的问题,分析了影像匹配点云的特点,并对通过摄影测量技术和LiDAR技术获得点云的方法进行了比较。     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息, 对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

复杂带状地形条件下的地面三维激光扫描点云数据采集与配准处理试验

对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。     

融合LiDAR点云与高分影像的单木检测方法研究

对一种结合高分影像数据和机载LiDAR点云的单木检测方法进行研究,首先采用面向对象分类方法对高分影像上的单木区域进行分割,得到单木区域分割图;再以单木区域为约束,从机载LiDAR激光点云中分离出单木点云,构建局部冠层高度模型(CHM);最后对单木CHM采用分水岭算法探测冠层局部极值,实现对单木中心定位检测.实验结果表明该方法能够充分利用高分影像和激光雷达点云优势,提高了单木定位准确性,具有广泛的应用前景.     

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。     

改进影像匹配点云滤波方法的下沉盆地建模

针对受地表植被物候性特征的影响,无人机影像匹配点云所生成DEM精度偏低的问题,该文提出了一种基于坡度阈值和相邻点高差阈值相结合的地面种子点选取方法,改进了移动曲面拟合点云滤波算法.以林南仓煤矿西四采区为例,基于无人机测绘技术获取实验区地表三维点云,结合实测数据,分别采用 目视检验、定量评价和DEM精度分析等验证了滤波算...