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。     

利用PCI GXL-A进行航空影像DEM匹配及编辑

随着航空摄影测量技术的快速发展,海量正射影像数据生产已经成为测绘生产的常态.而正射影像的生产离不开数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据,因此快速高效的生产DEM对正射影像的生产至关重要.本文以航空影像作为实验数据,利用影像处理软件的航空影像处理模块2018年版本(GXL 2018 ...     

改进泊松算法的图像三维重建点云模型网格化

针对泊松表面重建算法在点云数据的网格化中仍不能有效满足"细节保持与噪声平滑"的平衡问题,该文提出了一种基于高斯滤波的改进泊松算法。通过将高斯滤波引入到点云数据等值面的向量场估计中,一方面实现了对点云拓扑结构的更准确估计以及对点云噪声的有效平滑;另一方面通过调节高斯滤波中的标准差参数,实现了对点云模型网格化的细节保持与噪声平滑的细微控制。以福州大学张孤梅雕像为实验对象,图像三维重建技术获得的点云数据作为数据源,利用改进的泊松算法进行点云网格化。结果表明,改进的泊松算法提高了网格模型的精确性与完整性,且在视觉上更好地逼近真实模型的细节,验证了改进算法的有效性。     

一种基于点云数据的DEM生成方法

利用机载激光雷达点云滤波已成为获取高精度数字高程模型的重要手段之一。本文充分考虑规则格网和虚拟格网的优势,利用规则格网进行建筑物区域与非建筑物区域的初步分离;然后,利用虚拟格网进行非地面点的去除,最后,用获得的地面点生成DEM,取得了较好的实验效果,具有一定的实用价值。     

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。     

一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法

机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。     

基于自适应和多尺度数学形态学的点云数据滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达(LIDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法.在分析现有滤波方法的优劣性以及数学形态学滤波方法存在的问题的基础上,提出一种改进的、多尺度的、具有一定自适应性的数学形态学滤波算法.该方法通过构建一个粗糙的地面不规则三角网(TIN)来确定实验区域的地形特征,从而选择恰当的地形坡度参数,用于多尺度数学形态学滤波中高差闻值的计算.将每次迭代前后高差小于阈值的点划分为地面点,同时保留地面点的高程值用于下次的迭代计算.实验结果表明该方法能够有效识别地面点和地物点,并且保留地形的细节信息.     

一种从机载LiDAR点云数据获取DEM的方法

提出一种从机载激光扫描数据获取DEM的方法,首先筛选末次与单次回波,然后利用构建不规则三角网所获取的各个脚点的邻近点信息进行滤波,最后去除孤立点并生成DEM,并通过试验证明该方法的可行性与有效性。     

DEM精度评估与质量控制方法研究

本文以地形图扫描矢量化生成DEM方式为例，分析了DEM产品误差的来源。论述了影响DEM精度的相关要素，讨论了几种DEM精度检查方法，并根据不同地形特点提出了相应的DEM产品质量控制方法。     

1：50000数字高程模型（DEM）生产中有关问题初探

总结了1：50000DEM生产实践中,在技术,管理上取得的一些经验,对生产中各环节的实际问题提出了一些建立,目的为以后各种比例尺的DEM生产提供参考。     

基于共轭地表曲面的山脊线和山谷线提取方法的研究

从数字化地形资料中自动提取山脊线和山谷线的技术,在测绘、工程设计等方面有着重要的意义。本文对地形流水模拟法提取山脊线和山谷线的方法进行深入研究后,提出利用共轭地表曲面的概念实现自动提取算法山谷线和山脊线的方法,并设计出了基于共轭地表曲面的地形流水模拟法自动提取算法山谷线和山脊线的算法。文后通过实验验证了该方法的有效性,它所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合。     

基于DEM的USLE土壤侵蚀方程地形因子获取与分析

坡长和坡度是研究水土流失问题中必须要考虑的重要地形因子,坡长的空间分布特征和规律、地貌发育对坡长的影响,以及坡长与坡度之间的关系,是研究水土流失、侵蚀规律的重要条件之一。利用GIS以及相关软件为平台,在黑龙江省通河地区建立USLE水土流失方程模型,研究LS因子在水土流失中的影响以及作用,并探讨DEM数据分辨率变化对LS值的影响。     

基于全球虚拟地形环境的空间分析方法研究

本文在介绍构建全球虚拟地形环境的基础上,着重研究了对全球虚拟地形环境进行交互操作和空间分析的方法;对空间分析中的基本量算功能、缓冲区分析和可视分析进行重点阐述,最后通过可视化的表现形式对各种分析状态进行空间表达.     

地形自适应车载LiDAR点云滤波

针对车载LiDAR点云进行地面点滤波时,基于常规TIN、坡度等滤波算法不能根据局部地形变化自动调整阈值的问题,该文结合城市点云特征和地形起伏度,提出地形自适应的车载LiDAR点云滤波方法。该方法通过引入地形自适应参数进行区域增长阈值的动态调整,实现地面点、非地面点的自动精确滤波。通过实测数据试验,结果表明该方法可适用于车载LiDAR城市点云中地面点和非地面点的较精确分类,解决低矮浅丘、低矮灌木等地物点不容易正确分类的问题。     

机载LiDAR点云生成多尺度DEM方法

为了利用机载激光雷达点云生成高保真、多尺度的数字高程模型(DEM),提出了一种基于综合生成策略的方法:首先,利用点云数据中的地面点生成高分辨率、高保真的DEM作为基础DEM;然后,通过迭代的方式对上一层较高分辨的DEM进行综合获取较低分辨率、高保真的DEM。实验表明,本文方法不仅具有可行性,而且生成的多尺度DEM具有高保真的特性。     

基于自适应中值滤波和改进Hough变换的直线提取

直线是遥感图像的重要纹理特征,直线提取是直线匹配、遥感影像数据的三维重建、图像配准等的前提基础。本文针对传统Hough变换存在的问题以及MatLab软件工具箱中现有滤波算法的不足,提出对Hough变换进行改进,设计自适应中值滤波,并结合Canny边缘检测算子实现了直线的准确提取,使得直线提取算法具有较强的抗噪性能,不误检直线。     

基于DEM地形信息量的景观格局预测——以珠海市为例

针对传统景观格局分析方法的数据局限性,该文提出了一种基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测分析方法。结合信息熵理论,利用数字高程模型计算地形信息量,研究不同分级地形信息量下景观格局特征的变化特征,以及不同景观类型在不同地形信息量等级的分布特征,对具有相似地形特征的区域建立利用地形信息量对其景观格局特征进行预测分析的方法。该文选择珠海市地形特征相似的两个区域进行了试验分析,对珠海市斗门区建立基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测方法,预测在相似地形特征下南坪镇的景观格局特征,并以南坪镇真实的景观特征进行验证。实验结果显示,基于数字高程模型地形信息量的邻域景观预测分析方法不仅能正确预测分析不同地形信息量下的景观分析指数,同时也能正确预测不同景观类型的空间分布特征。     

基于EKF和自适应抗差滤波的星载GPS定轨方法

针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。     

基于DEM的低相干区SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)进行DEM提取和微小地表形变测量的关键技术之一.常规的卡尔曼滤波相位解缠算法在地形平坦区域可以获得可靠的结果,但是在地形起伏较大的区域却容易产生误差的传递,致使其结果无法准确反演地表形变信息.为此,提出了一种基于DEM的SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法借助美国航天飞机测绘任务(SRTM)获得的DEM信息指导SAR干涉图解缠,以提高解缠的速度和精度.通过与常规卡尔曼滤波解缠算法的结果比较分析表明,利用SRTM DEM地形信息指导卡尔曼滤波相位解缠尤其能够提高低相干区域相位的解缠精度.