UAV LiDAR在山区铁路勘察中的应用

随着无人机（UAV）激光雷达（LiDAR）技术的快速发展,其作业方式灵活,效率高、人工少等优点在铁路勘察中具有良好应用前景,横断面中高程精度,地形图中平面以及高程精度是线路设计应用中的关键影响因素,本文通过对横断面高程精度的研究,对地形图中设置的检核点以及实验区房屋角点坐标与人工测量数据进行对比统计分析,得出无人机LiDAR点云获取的横断面与地形图与人工测量成果精度相当,无人机LiDAR技术精度可以满足山区铁路勘察设计的需要,值得推广应用。     

机载激光雷达技术在海南东环线铁路抢险中的应用

本文对机载激光雷达测量技术进行了介绍,并以海南东环线铁路抢险为例,阐述了机载激光雷达测量技术的作业流程,对抢险中的一些实际经验进行了总结。通过对成果的精度检查,证明了机载激光雷达测量技术在铁路抢险中的应用是可行的,并且其获得的数据精度能够满足铁路抢险的需求。     

激光雷达在当阳至远安铁路勘测设计中的应用

激光雷达航空摄影测量技术的迅速发展对空间数据的采集显示出整体发展趋势,并转化为更有效的采集方法。结合激光雷达摄影技术在当阳至远安地形铁路设计勘测实例,解决了航线设计中的技术问题,对GPS数据、点云数据等进行分析,其数据质量满足铁路设计要求。利用激光雷达摄影技术,其地形地貌数据能有效地服务于铁路设计。     

激光雷达数据的地面线的自动生成方法

针对公路勘察设计中获取地面线信息效率低、精度低的问题,提出一种新的利用海量高精度激光雷达数据生成设计地面线的方法。该方法采用基于路线方案的索引方法对激光雷达数据进行动态管理,并且结合Microstation平台二次开发,设计并实现了道路设计地面线自动提取的软件工具。通过工程实践表明:利用该方法可以进行设计地面线的快速自动提取,提高公路勘测设计的效率,节省外业测量成本,并实现激光雷达测量与公路施工图设计的一体化。     

机载激光雷达在公路勘测及BIM设计中的应用研究

随着公路勘察设计行业的发展,对作为基础支撑的测绘工作提出了更高的要求。机载激光雷达技术作为一种新型测绘技术,以其独特的优势得以在各个行业推广和应用,然而在公路勘察设计中的应用尚不成熟,特别是在三维可视化和数字化方面更是缺乏探索。由此,在对机载激光雷达系统组成和工作原理介绍的基础上,结合公路勘察设计的业务领域和项目实践,对机载激光雷达整体的技术路线进行了研究,包括设备的选型、前期的准备工作、外业数据的采集、内业数据的处理、数字化生产、精度检测等,并对成果的应用特别是在BIM中的应用进行了探索,为机载激光雷达在公路勘察设计及BIM中的行业应用提供参考。     

D2000S无人机系统在输电线路新建工程中的应用

基于无人机系统获取的正射影像和激光雷达点云为高压输电线路的路径选择、优化提供时效性更强的数据支撑,实现了高压输电线路走廊内植被现状调查、交叉跨越线路调查、已建房屋调查等作业任务。本文以实际工程为基础阐述作业流程,介绍了无人机数据采集及处理过程重点和难点的解决方法。试验结果表明,飞马无人机系统在电力勘察设计中提供了强有力的技术保障,具有较高的应用价值。     

机载激光雷达在密林山区测绘中的应用

机载激光雷达是近年来发展迅速的高新测绘技术,具有机动性高、数据覆盖量大、作业效率高和精度可靠等特点。针对当前山区沟壑且有大量植被覆盖区域进行传统测量作业较为困难,危险性大的问题,采用机载激光雷达技术获取研究区原始点云数据,在此基础上,对比分析四种滤波算法的点云分类效果,得到适用于密林沟壑区的点云滤波方法,进而通过人机交互和地面点内插实现了测区高精度数字高程模型（digital elevation model,DEM）的构建,最终获得的DEM高程中误差为0.09 m,满足实际测绘生产需求,生产效率大大提高。研究结果表明,机载激光雷达技术应用于复杂危险地形测绘具有极大优势。     

检定场的机载激光雷达精度评价方法

为了对机载激光雷达测量精度进行科学地评价,保障数据成果质量,满足新型仪器装备计量检测的需要,该文基于空对地检定场圆形标志点,利用平均值法和最小外包圆法对机载激光雷达的平面精度和高程精度进行评价研究。结果表明:针对低空机载激光雷达可以获取高密度的地面点云,可以利用轮廓突出且特殊形状的控制点进行三维精度评价;利用平均值法和最小外包圆法均可以对机载激光雷达进行快速、有效地三维精度评价。     

车载LiDAR技术在高速公路改扩建勘测中的应用

高速公路改扩建路面测量一直是困扰勘测设计工作者的难题。本文对车载LiDAR测量技术进行了研究,并以京藏高速公路改扩建项目为例,对车载激光雷达（LiDAR）技术应用于改扩建项目进行了分析。首先利用车载LiDAR系统进行高速公路沿线的点云数据采集,然后对点云数据进行预处理,并利用预先布设的地面靶标控制点对点云数据进行高精度的改正,最后对成果精度进行了分析,结果表明,车载LiDAR测量技术的成果精度完全能够满足高速公路改扩建勘测的精度要求。     

两种高速铁路激光点云的采集拼接方法

研究围绕地面三维激光扫描点云数据的拼接问题,在某段高速铁路设计并实施了标靶拼接和控制点拼接两种不同模式下的点云数据采集和拼接试验,结合点云处理软件对点云数据进行拼接处理,分析了拼接精度和数据采集拼接的整体作业工作量等。结果表明,在相同的扫描条件下,基于控制点拼接的点云数据,精度优于基于标靶拼接的点云数据;在高速铁路等带状工程点云采集拼接中,控制点拼接模式下整体工作效率高于标靶拼接。本次试验所显现的控制点拼接的高精度和高效率等的优势,可为三维激光扫描仪在铁路点云采集和拼接作业提供有利参考。     

无人机载激光雷达的“平民化”还要多久?——访大疆行业应用测绘行业负责人魏坤岭

<正>激光雷达是一种集激光、全球定位系统和惯性导航系统等多种技术于一身的系统,是通过非接触主动式快速获取物体表面三维密集点云数据以生成精确的数字化三维模型,可以在一致绝对测量点位的情况下获取周围的三维实景。基于其原理,相较于其他测绘方式而言,激光雷达技术数据量测方式和数据获取方式不仅极大地提高了外业作业效率,其数据成果——点云,记录了包含多维的时空信息。如何让其在测绘领域的应用更加普及和深入?深圳市大疆创新科技有限公司(以下简称“大疆”)选择为激光雷达插上翅膀。     

机载激光雷达(LIDAR)在公路勘察设计中的应用研究

作为一项新型航空测量技术,机载激光雷达技术已经在国内外多个行业内得到了较为广泛的应用研究,但是在公路勘察设计方面尚未形成成熟的应用模式,推动新技术在公路勘察设计中的应用研究,及时梳理过程中发现的关键问题是十分必要的.介绍了机载激光雷达系统的原理和优点,概述了机载激光雷达技术在公路勘察设计过程的应用及注意要点,对机裁激光雷达的实际工程应用具有参考价值.     

机载激光雷达点云的阶层式分类

激光雷达是一种快速获得高密度高精度的三维数字地面信息的新技术。本文介绍了几种激光雷达数据过滤算法,提出了激光雷达点云数据的阶层式分类策略,并将基于航拍影像数据进行着色后的机载激光雷达点云数据作为研究对象,对其应用激光雷达数据过滤算法进行阶层式分类。实验结果表明,此种方法能有效地对大部分地物信息进行过滤和分类。     

地面激光扫描数据处理系统的设计与实现

尽管地面激光雷达数据采集的工程应用日益广泛,但激光雷达点云数据的海量特征及数据处理的复杂性,导致地面激光扫描点云数据处理软件系统严重滞后。针对这一现状,本文提出地面激光扫描数据处理系统设计架构及实现方式。首先确立以点云数据引擎及三维交互可视化作为系统的内核,其中点云数据引擎负责大数据的存取,三维交互可视化实现数据处理的计算可视化与成果展示;然后在此内核基础上构建数据交换、点云配准、点云重建、点云分割、模型重建、纹理重建六大数据处理功能层;最后针对系统大数据的处理分析其关键技术,并给出实现方法。     

目标相关的点云位置精度建模

针对地面三维激光雷达扫描容易受到测量噪声的影响、获取的点云易受系统和随机误差的影响这一问题,该文基于激光雷达作用距离方程,建立目标表面的入射角、距离和反射率等目标相关因素对点云几何精度的影响模型。将平面拟合精度作为点云几何精度评价指标,利用Faro Focus 3D地面三维激光雷达对6种材质的平面在不同距离、不同入射角的条件下进行扫描实验。实验结果表明,加入反射率影响模型后,垂直方向改正中误差的幅值减小,反射率影响模型有效。     

基于深度图像的小面元微分纠正方法研究

地面激光雷达数据和纹理影像结合的应用越来越广泛,如文物保护领域、虚拟现实、城市建设及智慧城市等,这些领域都需要建立三维模型。地面激光雷达技术能快速、精确地获取丰富的建筑物三维点云信息并存储到计算机中,结合高分辨率影像的纹理信息,可满足具有真实感三维模型的重建需求,但在地面激光雷达数据和纹理影像结合生成彩色三维模型的过程中,纹理映射时,以影像为单位进行分块映射,相邻纹理分块之间会产生几何接缝现象,导致映射后的模型真实感程度降低。针对几何接缝问题,本文提出了基于深度图像的小面元微分纠正方法。     

基于城区机载雷达数据的双重滤波算法

机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云.     

基于私有云的铁路工程测绘数据服务研究

随着云计算、大数据、5G等技术的兴起,铁路工程测绘数据必将朝着多样性、高体量、更新快的方向发展。目前已有的成果共享模式不仅在使用场景上落后于铁路勘察设计行业的发展需求,而且在安全性、时效性、加载速度上受到越来越大的挑战。铁路测绘专业作为后续设计专业开展工作的基础数据的提供者,如何将海量测绘数据安全、稳定、高效地进行共享,成为生产和各使用数据专业（如线路、桥梁、隧道、地质等）关注的重点。本文运用现有的网络技术和数据服务技术,结合测绘专业数据的特点,从测绘数据来源及特征分析、测绘数据的应用与服务、测绘数据服务的技术架构和关键技术以及数据服务的安全设计这四个方面进行分析,对铁路工程测绘数据整体服务的过程和实际应用进行研究。     

机载激光雷达数据的地物分类方法及处理方式

机载激光雷达技术衍生于传统的工程测量中的激光测距技术,是传统雷达技术与现代激光技术结合的产物,是遥感测量领域的一门新兴技术。随着机载激光雷达数据的不断发展,其在基础测绘、城市三位建模、铁路、电力等领域有着越来越广泛的应用,然而机载激光雷达数据刚扫描完的数据全部存放到一个点云层,不利于后期数据的分析、应用。因此,本文以处理吉林省白城市激光点云数据的方式为例,介绍了机载激光雷达点云数据的处理方式及地物分类的原则。     

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。