基于LiDAR数据的流域水系网络提取方法研究

LiDAR技术能够提供高分辨率DEM数据,可用于准确提取流域水系网络信息。研究中针对LiDAR系统提供的高精度DEM数据中存在的噪声,提出采用各向异性扩散滤波算法进行噪声平滑,与常用的DEM滤波算法比较,该方法既能有效去除噪声,同时又能保留高梯度的地形信息。在DEM噪声去除的基础上,采用基于局部地形曲面几何分析的Peuker&Douglas算法初步提取水系网络原型,进一步利用改进的基于坡面流物理模拟分析的加权D8算法提取水系网络,构建了基于LiDAR数据水系网络提取的技术流程。通过鹤壁市某小流域的LiDAR数据水系网络提取试验证明了该方法准确提取水系网络的有效性。     

基于RANSAC算法的地铁隧道点云数据滤波

三维激光扫描技术能够快速、有效地获取隧道点云数据,可用于提取地铁隧道的形变信息,但隧道点云数据中包含着噪声点、离群点,需要滤波去除,目前已有滤波算法不适用于隧道环境。文中采用统计特征去除部分噪声点,利用区域增长方法初步提取隧道壁部分点云作为RANSAC算法种子点,进一步利用RANSAC算法拟合数学模型提取隧道壁全部点云数据,并利用RANSAC点云拟合模型对隧道盾构体施工精度进行评估。实验结果表明了方法的有效性。