海岸线提取技术研究进展

探讨了海岸线定义不明确的问题。在总结实地测量痕迹线法和遥感影像提取法在测量海岸线的实现过程和关键技术的基础上,分析指出了这两种方法都存在效率低下、工作周期长、安全隐患大等缺点。介绍了国外利用航空LiDAR数据提取海岸线的主要方法及其实现过程,美国在垂直基准转换系统VDatum的支撑下,LiDAR技术提取海岸线法获得了较广泛的应用,而国内在技术方法研究与海域垂直基准建设方面则处于起步阶段。最后针对海岸线测量存在的问题提出了几点建议。     

一种从LiDAR点云中提取海岸线的新方法

针对利用等值线追踪法从LiDAR点云中提取的海岸线过于破碎、曲折和抖动大的问题, 提出了一种基于LiDAR点云数据栅格化的海岸线提取新方法。该方法通过剔除LiDAR点云中的粗差, 对LiDAR点云进行栅格化, 直接从栅格数据中提取出平均大潮高潮线。试验表明, 与等值线追踪法相比, 新方法简化了提取海岸线的过程, 提取的海岸线也更为平滑和合理。     

基于LiDAR点云提取海岸线的二值图像化改进方法

针对当前从激光雷达测量（light detection and ranging,LiDAR）点云中提取海岸线的二值图像化方法过于复杂,且无法评估提取岸线可靠性的现状,提出了一种改进方法。首先对LiDAR点云去噪,然后以平均大潮高潮面（mean high water springs,MHWS）高程为阈值,直接将LiDAR点云分割成水陆二值图像,通过水陆目标识别等图像处理过程,提取潮汐特征海岸线。实验表明,利用提出的二值图像化改进方法提取的海岸线可靠性高于当前已有方法的结果,且提取过程更简单,效率更高。     

一种基于车载LiDAR点云数据的城区树木三维信息自动提取方法

车载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)是一种具有良好城市植被垂直探测能力的技术。本文提出了一种基于车载LiDAR点云数据的城区树木三维信息自动提取方法,经实际测量验证,该方法具有高精度、低误差的优点。     

利用 LiDAR 点云提取有地形约束的光滑海岸线

针对传统海岸线提取算法误差大、在地形突变区域形变大的缺点,提出了一种基于离散 LiDAR 点云提取有地形约束海岸线的方法.首先,通过离散点云构建约束三角网,减少内插规则格网的误差并且保证海岸线不穿越地形结构;其次,进行顾及地形结构的点云高程修正,在数据源上缓解海岸线的平滑问题;最后采取二次多项式法消除毛刺,利用动态阈值张力样条函数内插生成光滑海岸线.     

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。     

直线簇约束下的地面LiDAR点云配准方法

高精度的地面LiDAR点云配准是空间目标三维表面拓扑重建的关键,针对待配准LiDAR点云和基准LiDAR点云存在位置、姿态和比例缩放差异的问题,提出了基于直线簇的地面LiDAR点云配准方法。首先,根据直线间相交、平行和异面的拓扑关系,分别对待配准和基准LiDAR点云的直线进行聚簇,构建直线簇;然后,分别将同名直线用Plücker坐标表示,通过待配准LiDAR点云的直线簇在空间中的螺旋缩放运动,使其与基准LiDAR点云的直线簇比例尺一致,且同名Plücker直线重合,构建基于直线簇的共线条件方程,实现了比例因子和相对位姿一体化解算。实验结果表明,直线簇的螺旋缩放增强了配准方程的几何约束性,提高了抗噪声能力,实现了高精度的地面LiDAR点云配准。     

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。     

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。     

无人机LiDAR在输电线路平断面测绘中的应用

传统输电线路平断面测绘方法工作量大、野外危险性高,难以测量植被覆盖区域地面点高程及交叉跨越导线。针对该问题,本文提出了将无人机LiDAR技术应用于输电线路平断面测绘的方法。首先分析了无人机LiDAR的原理及优势;然后对无人机LiDAR外业数据采集、激光点云滤波构建DEM、三维地物采集、断面提取及平断面快速成图等关键技术进行了深入研究。结果表明,该方法可以实现高精度、智能化地测绘平断面图,效率大大提高,为输电线路路径优化提供了技术支撑,具有巨大的经济和社会效益,值得推广与借鉴。     

机载LiDAR数据大区域城墙自动提取

针对传统测量耗时耗力且难以获取古城墙精确侧面信息的缺点,该文提出将LiDAR技术应用于古城墙数字存档工作。提出基于城墙断面的"横向探测—纵向探测"城墙顶部和侧面点云提取算法,以及"城墙待选区提取—断面格网构建—顶部侧面点云提取"技术方案,有效地克服城墙特殊的空间形态和复杂的点云结构所带来的点云分割困难,实现大区域机载LiDAR数据城墙点云自动提取,解决了利用机载LiDAR进行古城墙数字存档的关键技术问题。基于南京明城墙的实验结果表明,该算法对于大区域古城墙提取切实可行有效。     

激光雷达的标准化现状剖析

激光雷达(LiDAR)是一种主动式遥感探测技术,具有测量精度高、信息量丰富等特点。随着LiDAR技术的不断发展和应用需求的增长,LiDAR的标准化进展也愈加受到社会各部门的关注。在分析研究发达国家LiDAR标准化进展的基础上,对我国LiDAR标准化现状和存在的问题进行了剖析,提出了发展和完善LiDAR等测绘新技术标准的对策。     

CCTV新台址主楼的倾斜变形特性研究

CCTV新台址主楼的塔楼双向倾斜6°,在自重恒荷载作用下,塔楼向倾斜方向变形。倾斜变形影响测量基准垂直传递的稳定性,导致施工测量存在系统偏差。文中介绍基于测量机器人的塔楼倾斜变形监测过程,分析倾斜变形规律,利用最小二乘拟合法求得塔楼的日变形速度,并根据测量基准垂直传递的限差,通过误差传播定律,确定测量基准合理的检核频率,保证了塔楼的施工测量质量,也可为其它类似的高层建筑施工提供参考。     

利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面

区域增长法和随机抽样一致性(RANSAC)算法是从LiDAR数据提取屋顶面时常用的两类方法,但这两种方法都存在某些缺陷,使它们的应用受到了一定限制。针对LiDAR数据中建筑物脚点的特点,提出了一种融合以上两种方法优点于一体的合成算法。1根据脚点的法向量和粗糙度特征进行屋顶面粗提取;2在屋顶面粗提取结果的基础上,利用基于先验知识的局部采样策略和区域增长方式对传统随机抽样一致性算法进行扩展,实现屋顶面自动提取;3采用投票法解决屋顶面竞争问题,提高屋顶面的提取精度。实验结果表明,本文设计的合成算法能够有效地提取建筑物屋顶面。     

美国的垂直基准转换及启示

针对我国陆海垂直基准不统一的问题,该文提出借鉴美国垂直基准转换的方法,通过介绍美国使用的正高基准、潮汐基准和三维基准等垂直基准的定义和实现情况,详细说明美国垂直基准转换的技术路线、关键技术以及转换的实际精度,总结出对美国垂直基准转换的认识和给我国垂直基准转换的启示。研究结果以期为相关领域提供参考。     

海道测量水位控制方法研究

将海道测量的垂直基准理论和水位改正方法综合为统一的水位控制理论与方法体系,分析比较了的时差法和最小二乘曲线比较法两种水位改正的软件实现方法的数学模型,讨论了曲线拟合参数的时变性,论证多站水位控制中垂直基准的连续线性特性,给出了水位控制的质量控制指标,得出必要的结论。     

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。     

机载LiDAR点云中道路的提取方法

针对国内外许多专家学者对道路提取进行了大量的研究,但国内少有文章对这些研究进行归纳总结这一问题,该文对近年来国内外所有的研究现状进行总结概括。机载LiDAR点云进行道路提取中由于道路点云与地面点云高程相差很小、激光反射强度相近,导致道路提取一直是一个难点。文中系统阐述了从LiDAR中进行道路提取的各个过程、存在的问题以及对应的处理方法。最后,对此项研究内容进行了展望。     

融合车载LiDAR点云和全景影像的道路标线自动提取方法

针对传统人工方式、人机交互方式提取公路标线成本高、效率低的问题,本文提出了融合车载LiDAR点云和全景影像数据,使用SCGA-Net网络提取并矢量化道路标线的方法,以解决车载LiDAR点云采集过程中因车辆遮挡、道路修补等造成的数据缺失问题。试验表明,该方法道路标线的提取率和正确率均优于仅使用LiDAR点云提取标线的方法,可有效地提升自动驾驶所依赖的高精地图的生产效率。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。