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正机载激光雷达(LiDAR)技术的出现和发展,为地理空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。目前,机载LiDAR技术已经得到了广泛的应用,其中,电力巡线是其主要的工程应用领域之一。尽管基于机载LiDAR的电力巡线日臻成熟,但是其中的一些关键数据处理和信息提取方法亟待完善。本文围绕机载LiDAR点云电力线三维重建涉及的机载LiDAR点云数据滤波、单档电 相似文献
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为解决机载LiDAR点云数据建筑物提取精度不高的问题,首先分析了现有的基于机载LiDAR点云数据的建筑物提取方法;然后综合地形、树木、建筑物密度等对建筑物提取的影响,以德国斯图加特市法伊英根的LiDAR点云数据为例进行了建筑物提取实验;最后对提取结果进行了定量精度评定。结果表明,基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取精度为93.1%;而基于数学形态学图像的处理方法和基于Delaunay三角剖分的方法受建筑物形状和地形等限制较多,提取精度分别为87.6%和81.3%,说明基于影像的机载LiDAR点云数据建筑物提取方法的准确性较高,限制性条件较少。 相似文献
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机载LiDAR点云的双阈值自动提取断裂线方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于机载LiDAR点云的双阈值断裂线自动提取方法.该方法首先将机载LiDAR地面点云数据按照高程重采样为距离图像,用双阈值方法提取出概略断裂线;再结合原始地面点云用基于平面对的分段构造法对概略断裂线进一步求精.实验表明,该方法能够比较精确地从机载LiDAR地面点云中自动提取出断裂线. 相似文献
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从道路的机载LiDAR数据获取出发,解析各步骤的原理以及若干优化方法,同时给出了机载LiDAR系统在道路、城市中的多项意义,对于推进机载LiDAR技术的应用有一定的启示作用。 相似文献
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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。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
机载LiDAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,其海量化的趋势日益显著。本文设计并实现了基于NoSQL的海量机载LiDAR点云分布式存储模型,解决了海量机载LiDAR点云数据的高效存储问题。通过建立基于虚拟格网与线性八叉树的海量机载LiDAR点云数据组织结构,设计了基于虚拟格网号与Morton码的海量机载LiDAR点云数据标识唯一编码;提出了基于HBase的海量机载LiDAR点云数据存储策略,实现了键值和表结构的优化设计;最终实现了海量机载LiDAR点云数据的高效存储和快速查询。 相似文献
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3维建筑物模型重建一直是测绘、遥感等领域研究的热点.机载激光雷达(LiDAR)技术已经成为3维建筑物模型获取的一种重要手段.但现阶段机载LiDAR数据的点间距一般为m级,其空间分辨率远低于摄影测量常用的cm级分辨率航空影像.基于LiDAR数据所重建的建筑物模型的精确性与细节性相对较低.摄影测量技术与LiDAR技术具有很强的互补性,两者结合可满足高自动化、更精确、更细节的重建要求,是目前极具前景的建筑物模型重建方法. 相似文献
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对融合机载LiDAR和航摄影像两种数据源地物分类的方法进行了研究,目标是结合LiDAR数据和影像这两种数据各自的特点,综合利用摄影测量、遥感图像处理的相关理论实现典型地物的智能化处理与分类。 相似文献
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激光雷达在森林参数反演中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。在林业上,高采样密度激光雷达能够获取单株木3维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。利用激光雷达测量森林参数不仅节省了人力,还提高了工作效率,现在已经成为快速获取树木几何参数的一种有效方法。文中主要介绍了LiDAR工作原理、类型及特点、影响LiDAR数据质量的因素、国内外LiDAR的发展状况及应用领域,重点介绍了国内外利用LiDAR数据反演森林参数(树高、郁闭度、冠幅、林分密度、断面积和蓄积量等)的方法和研究进展,同时对今后LiDAR在森林参数反演方面的研究作了展望。 相似文献
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机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法 总被引:2,自引:1,他引:1
机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机(SVM)是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明:相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。 相似文献
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Qian-ning Zhang Ze-chun Huang Zhu Xu Hai-bin Shang 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(11):1773-1784
It is difficult to obtain digital elevation model (DEM) in the mountainous regions. As an emerging technology, Light Detection and Ranging (LiDAR) is an enabling technology. However, the amount of points obtained by LiDAR is huge. When processing LiDAR point cloud, huge data will lead to a rapid decline in data processing speed, so it is necessary to thin LiDAR point cloud. In this paper, a new terrain sampling rule had been built based on the integrated terrain complexity, and then based on the rule a LiDAR point cloud simplification method, which was referred as to TCthin, had been proposed. The TCthin method was evaluated by experiments in which XUthin and Lasthin were selected as the TCthin’s comparative methods. The TCthin’s simplification degree was estimated by the simplification rate value, and the TCthin’s simplification quality was evaluated by Root Mean Square Deviation. The experimental results show that the TCthin method can thin LiDAR point cloud effectively and improve the simplification quality, and at 5 m, 10 m, 30 m scale levels, the TCthin method has a good applicability in the areas with different terrain complexity. This study has theoretical and practical value in sampling theory, thinning LiDAR point cloud, building high-precision DEM and so on. 相似文献
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机载LiDAR获取点云数据具有快速、高效和高精度的特点,以此为基础制作的DEM数据具有表达地貌细微、精度高的特性。本文以白城地区基础测绘DEM制作项目为例,探讨了LiDAR数据的获取、处理及以此为基础制作高精度DEM过程中的关键影响因素,以及解决方法。为推动"十三五"期间,利用现有的基础测绘现代化高新技术装备——机载激光扫描系统,完成吉林省LiDAR航摄生产1∶10 000 DEM及地貌测绘工作提供借鉴和经验。 相似文献