地面LiDAR技术与移动最小二乘法在三维建模中的应用

地面LiDAR不仅能够快速获得建筑物表面精确三维坐标点云信息,并且利用自身所携带的相机同时采集建筑物的影像信息,这使得地面LiDAR在城市三维建模与古建筑精细模型制作中得到广泛应用。然而地面Li-DAR采集的点云数据巨大,离散点之间没有关系,这给建模带来了困难。本文通过将地面LiDAR数据进行预处理得到建筑物点云数据,再通过移动最小二乘法来拟合建筑面构建建筑物模型,实验证明移动最小二乘法拟合得到的建筑物模型光滑准确,能够将建筑物的细节信息表达出来。     

利用影像辅助LiDAR点云数据的建筑物提取方法研究

机载LiDAR作为一种新兴的对地观测技术,能够快速地获取地表三维信息。如何从海量LiDAR点云数据中提取建筑物是数据处理中的一项关键工作。本文结合LiDAR数据和航空影像的数据特点,提出了一种航空影像辅助的LiDAR点云建筑物提取方法,首先,采用面向对象方法从航空影像中提取建筑物的轮廓;然后,以建筑轮廓信息为参考,从LiDAR点云中提取建筑物的点云数据;最后,通过实验证明该方法的有效性与可行性。     

基于空-地多源数据融合的建筑物精细建模研究

针对建筑物精细建模的精度问题,对同一试验区建筑物群的机载LiDAR顶面数据、航空正射影像数据和车载LiDAR立面数据进行试验研究,通过精确提取各建筑物群的顶面和底面矢量轮廓线,对矢量轮廓线间的水平间距进行定性与定量分析,研究结果对空-地多源数据融合进行建筑物精细建模提供可靠的技术支持。     

浅谈机载LiDAR数据特点及处理方法

对各类遥感数据进行解译与建模,为最终用户提供有用的表达与格式一直都是摄影测量领域的重要研究课题。近年来,随着传感技术的发展,基于激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统集成的机载LiDAR系统由于能够快速、准确地获取激光所达到地面及地面上对象表面的信息,因而已成为人们快速获取高精度、大规模3D地貌信息的重要工具。对LiDAR数据的解译与建模也成为热门的研究课题之一。     

机载LiDAR技术应用于茂密植被山区地质灾害调查

我国茂密植被山区地质灾害具有高位、高隐蔽性的特点,传统地质灾害排查手段在有效解决隐患的早期识别方面存在一定困难。机载雷达技术不仅可获取地面反射的三维激光点云,同时能够提供高分辨率、高精度的地形地貌二维影像。机载雷达的多次回波技术可“穿透”地面植被,通过滤波算法能够有效去除地表植被的影响,获取真地面高程数据信息,从而可获取相关区域精细准确的地面特征和坡体变形迹象及灾害体形态特征。本文将机载LiDAR技术在广东佛山西樵山公园进行应用实践,研究成果表明,机载LiDAR技术可提高茂密植被山区地质灾害隐患的早期识别能力,对进一步提高综合防灾减灾能力作用显著。     

基于面向对象的建筑物轮廓协同提取方法

机载LiDAR虽然可以获取精确的地表高程信息,但地物边界线表示欠准确,而高分辨率遥感影像则能够提供高清晰度的地表纹理和光谱信息。因此,综合利用LiDAR数据和遥感影像多源遥感数据,可以充分发挥不同数据源的优势、拓展时空分辨力。本文基于面向对象分类理论,建立了一种利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感数据的建筑物轮廓协同提取方法,使所获得的综合信息具有更高的精度及可靠性。实验结果表明,该方法提取的农村居民建筑物的总体精度达到了95.94%,能够更好地表征居民地要素信息。     

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。     

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。     

利用机载、车载雷达数据进行全景三维研究——以河南省为例

机载LiDAR能够准确表达建筑物的顶部信息,但对建筑物立面信息的获取存在欠缺,而车载LiDAR则能够准确地描述建筑物立面的几何位置和纹理信息。因此,可以综合利用机载LiDAR和车载LiDAR数据,从而发挥两种数据源的不同优势,扩展时空分辨力。本文基于面向对象的方法,利用机载/车载LiDAR数据分别提取了建筑物的顶部和立面信息;最后通过空间几何关系将二者融合在一起,使获取的综合信息具有更高的可靠性和精度。将该方法应用于河南省全景三维重建,不仅为数字城市和全景三维提供了补充数据,也极大地提高了工作效率。     

机载LiDAR点云数据的建筑物重建研究

提出了利用机载LiDAR点云数据进行复杂平面建筑物重建的方法。首先,将提取出的建筑物点云聚类到不同的平面点集;然后,对各个平面点集进行平面拟合,采用平面相交确定平面边界,并解算出各平面边界角点的三维坐标,从而重建建筑物模型。某区域的机载LiDAR点云数据的实验结果表明,该方法能有效地重建出较复杂的平面建筑物。     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

机载LiDAR系统及其在水利中的应用

机载LiDAR系统是一种主动式的对地观测系统,主要由中心控制单元、POS系统、激光扫描测距系统和数码相机组成。可以精确、快速地获取地面3维数据以及与其匹配的影像数据,从而生成高精度的4D产品。文中论述了LiDAR工作原理,介绍了机载LiDAR系统的组成,LiDAR数据的处理流程。最后,探讨了机载LiDAR系统在水利行业中的应用。     

城区机载LiDAR数据与航空影像的自动配准

为解决机载LiDAR数据与航空影像集成应用中二者的配准问题,提出了一种机载LiDAR数据与航空影像配准的方法。首先,直接在LiDAR点云中提取建筑物3维轮廓线,通过将轮廓线规则化得到由两条相互垂直的直线段组成的建筑物角特征,并在航空影像上提取直线特征;然后,根据影像初始外方位元素将建筑物角特征投影到航空影像上,并采用一定的相似性测度在影像上寻找同名的影像角特征;最后,将角特征的角点当作控制点,利用传统的摄影测量光束法区域网平差解求影像新的外方位元素。解算过程中采用循环迭代策略。本方法的主要特点是,直接从LiDAR点云中提取线特征,避免了常规方法从距离图(或强度图)中提取线特征所产生的内插误差。通过与现有基于点云强度图的配准方法的对比实验表明,在低精度初始外方位元素的辅助下,本文方法能够达到较高的配准精度。     

机载LiDAR技术

机载LiDAR集成了GPS、IMU、激光扫描仪新一代航空遥感系统,能利用飞行获取的原始数据直接生成DEM和正射影像图,而无需任何或仅需少量的地面控制点。与传统的摄影测量技术相比,机载LiDAR可以节省大量的人力、时间和经费。在过去十年,机载LiDAR作为精确、快速的地球表面三维测量方法已得到广泛的认同,本文详细介绍了机载LiDAR的基本原理、技术结构及数据处理流程。     

利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割

建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础.本文将随机抽样一致性算法( Random Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面.     

机载LiDAR在高精度滩涂DEM制作中的关键技术分析

机载LiDAR可快速获取高密度的地表三维几何信息，具有全天候、主动观测、对地物间缝隙有一定穿透性等优点，在滩涂测绘中具有很大优势。本文对宁波市激光雷达滩涂测绘工作进行了经验总结，首先介绍机载LiDAR技术在滩涂测绘中的优势，然后在LiDAR数据处理基础上，重点分析高精度滩涂DEM制作的关键技术，最后对DEM产品进行精度评定。