机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。     

利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点

机载LIDAR技术已经引起了测绘界的浓厚兴趣,有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。机载LI-DAR技术的硬件设备在国外已相对成熟,而机载LIDAR的数据后处理算法仍然处于研究发展阶段,还有诸多问题没有得到解决,其关键之一就是机载LIDAR数据的滤波与分类。本文首先对已有的滤波分类方法进行了综合评价,并指出了各自的局限。然后提出利用两次回波信号的高程数据来实现对机载LIDAR数据的分类。首次分类后得到植被激光脚点点集和地面及房屋激光脚点点集。而房屋上的激光脚点要高出地面上的激光脚点数米之多,简单利用阈值法就可以进一步分类出房屋激光脚点和地面激光脚点。也可以先经过滤波处理将地面激光脚点去掉,然后利用两次回波信号的高程数据来分类自然植被激光脚点和人工地物激光脚点。实验证明所提方法简单有效,算法简单实用,特别适用于分类植被激光脚点。     

支持向量机的建筑物激光脚点提取方法

本文提出了一种基于全色波段航空影像和激光雷达数据的建筑物检测方法.如何从激光点云数据中提取出建筑物激光脚点,是建筑物三维重建和轮廓提取的难点问题之一.植被密集区域以及与建筑物紧密相邻的树木的激光点很难与建筑物激光点区分开.本文利用支持向量机对单个激光点的特征进行两分类,特征向量包括激光点的高程、高程变化信息以及与激光点...     

利用激光强度信息分类激光扫描测高数据

三维机载激光扫描测高数据中不仅含有每个激光脚点的位置和高程信息，而且越来越多的系统同时能提供激光脚点回波信号的强度信息。不同反射面介质对激光信号的反射特性不一样．用实测的数据对激光回波信号的强度信息进行统计标定，并基于标定结果．实现了联合激光强度信息和高程信息进行分类的算法．获得了较为满意的结果。     

基于机载LiDAR点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法

为了获取高精度的数字表面模型(digital surface model,DSM),提出了利用离散的三维激光点云和建筑物轮廓线构建DSM的方法.首先,利用不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)渐进滤波算法对激光点云进行预处理,得到地面点和非地面点;然后,基于高程纹理提取非地面点中的建筑物脚点,根据脚点的深度影像图,利用Canny算子提取建筑物边缘,用方位角聚类规则法对建筑物边缘规则化;最后,采用提取的离散地面点数据和建筑物轮廓矢量线构建DSM.采用柳州地区的一组机载LiDAR数据对该方法进行了实验验证,结果表明,通过该方法构建的DSM,建筑物的边缘信息比较精确.     

基于区域多次回波点密度分析的城区LiDAR建筑物提取

以正确提取城区Li DAR点云中建筑物为目标,综合利用不同类别目标点云的回波特征以及地形信息,提出了一种基于区域多次回波密度分析的Li DAR点云建筑物提取方法。首先,将点云构建不规则三角网(triangulated irregular network,TIN),获取封闭的等高线;然后,利用等高线间的拓扑关系得到等高线族区域;最后,统计每一区域的多次回波点云密度信息,通过建筑物和树木区域多次回波点云在区域密度上的巨大差异来识别建筑物点云和树木点云。研究结果表明:该方法既充分利用了建筑物表面与植被间多次回波特性的差异,又不否定建筑物边缘同样存在多次回波的现象;通过封闭的等高线自适应地检测出地物目标的轮廓,弥补了传统Li DAR建筑物提取方法的不足;该方法能够较其他方法更准确地提取建筑物。     

基于回波强度和采样点距离的点云滤波研究

本文根据三维激光扫描的特点,设计提出一种从点云数据中分离出目标对象的特征提取方法。首先根据激光回波信号特征和采样点距离特征进行阈值确定,然后通过将回波信号强度和距离信号位于各自阈值范围之外的对象滤除,从而得到滤波后的目标物体点云数据集。应用上述方法对室外建筑物数据进行试验,得到较好的效果,表明该方法适用于部分目标对象的初步分离。     

用形态学重建方法进行机载LiDAR数据滤波

在利用KD-树进行粗差剔除的基础上,结合机载LiDAR数据的多回波特性剔除不必要的冗余数据,利用形态学重建的方法对机载LiDAR数据进行滤波,且运行时只需要输入一个参数。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行实验,并与国际上8种滤波算法进行对比,结果表明,该算法对各种场景的适应性较强,既能有效地去除非地面点,又能很好地保留地面点,使Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总体误差分别保持在9.93%、7.27%和9.76%以下,整体性能优于经典的滤波方法。     

航空Lidar的多次回波探测方法及其在滤波中的应用

给出了机载激光扫描测高系统中多次回波产生的原理,分析了多次回波发生的条件与探测方法,论述了机载激光扫描测高多次回波信息在森林地区数据滤波中的具体应用,并利用实测数据对该方法进行了验证,说明了此方法的可行性。     

顾及降水因子的卡尔曼滤波在滑坡变形数据处理中的应用

滑坡体在受到内部及外部相关因素作用后逐渐失稳,促使滑坡体发生变形。本文利用卡尔曼滤波对滑坡体上的监测点进行变形分析,估计出监测点的状态参数以全面地反映滑坡体的运动状态。普通卡尔曼滤波没有考虑其他控制因子的影响,如降水量、河流的水位等,但这些因素对某些滑坡的变形有时起了决定性作用。本文探讨了将降水因子作为卡尔曼滤波的控制输入及控制输入系数确定的方法,利用该方法可以初步判断出滑坡体对降水是否敏感。     

基于距离限制的机载激光数据滤波方法

提出了基于距离限制的滤波算法，利用地物在三维空间的距离特性提取地面信息，并对可能影响算法稳健性的侧面信息提出角度判决的概念。试验表明，本文方法在处理复杂城市地形时，能很好地保留地面的细节信息，剔除低矮植被等非地面信息。     

高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类

高光谱图像类内光谱变化较大,"同物异谱"现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在"椒盐现象"。为了获得好的分类结果,必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,减少类内的光谱变化,并扩大类别间的光谱差异。为此,提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先,利用主成分分析对高光谱图像进行降维;然后,利用高斯滤波对输入图像进行模糊化,消除图像中的噪声和小尺度结构;接下来,将模糊化后的图像作为引导图像,对输入图像进行边缘保持递归滤波,输出结果作为新的引导图像,重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复;最后,利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验,结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。     

Distance-limited filter for extracting ground points

The extraction of points on the bare earth from point clouds acquired by airborne laser scanning is one of the most important steps for the generation of digital terrain models (DTM). This process is called “filtering”. However, most of the current filters erode the bare earth in steep sloped landscapes and at discontinuities, and they retain low vegetation. Therefore, a new filtering method for extracting ground points based on a distance limit is proposed in this paper. The angle criterion is used to assure the robustness of the algorithm. The experimental results show that the proposed filtering method can effectively derive the ground points from point clouds in complex urban areas.     

一种基于区域增长的机载LIDAR滤波

机载Lidar的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前国际研究的重点和难点之一。本文根据Sithole对裸露地面的定义,将"区域增长"用于机载Lidar滤波。通过不同测区进行实验并与八大经典滤波相比较,给出滤波前后结果。实验结果表明该算法自适应能力强,计算速度快,滤波效果好,具有较高的稳健性。     

带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用

推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性.     

融合点、对象、关键点等3种基元的点云滤波方法

基元是影响点云滤波精度和效率的关键因素之一。本文提出了一种基于多基元的三角网渐进加密(MPTPD)滤波方法。它包括点云分割、对象关键点提取、基于关键点的对象类别判别3个主要阶段,且3个阶段的基元分别为点、对象、关键点。使用了4景机载激光雷达和摄影测量点云数据对MPTPD、三角网渐进加密(TPD)、基于对象的三角网渐进加密(OTPD)3种滤波方法进行了性能测试。试验表明,MPTPD方法具有整体上最优的性能:在精度方面,MPTPD与OTPD两种方法的精度相当,MPTPD方法的一类误差I、总误差T比TPD的相应误差分别低约22.07%和8.44%;在效率方面,多数情况下TPD、MPTPD、OTPD方法的效率依次降低,且MPTPD的平均耗时是OTPD平均耗时的57.93%。