多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法

为了提高机载激光雷达点云滤波算法的精度、效率以及自适应性,提出了一种多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法。首先,对点云数据进行预处理即剔除粗差,然后通过格网化分割建立格网索引,利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程,计算真实高程与拟合高程的差值并设置自适应性阈值进行滤波,最后采用多级滤波策略,即逐级改变格网大小并自动设置邻域和阈值,直到滤波结果达到精度要求。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验证,第1、2类误差和总误差平均值分别为7.33%、10.64%、6.34%。将该算法与ISPRS公布的8大经典滤波算法进行比较,结果表明该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。     

基于地形特征的采煤沉陷盆地构建与水平移动信息智能提取方法

在西部黄土高原复杂地形地貌下构建采煤沉陷盆地和提取水平位移的难度较大,传统地表沉降监测手段只能获取线状数据,效率低,而重复轨道合成孔径雷达干涉测量技术在大梯度形变区域易出现失相干现象,难以达到矿区地表沉降监测精度要求。提出了一种基于无人机载激光雷达点云数据构建沉陷盆地和提取水平位移的方法。结合多地形因子构建深度神经网络（deep neural network,DNN）模型,提取沉陷盆地构建过程中受地形影响较小的特征稳定区,利用较优插值算法对稳定区进行拟合,得到完整沉陷盆地。为了提取采煤地表水平移动信息,将二进制形状上下文特征描述算子与多地形因子融合起来,以改进特征匹配算法。基于此设计地表水平移动提取方案,提取主断面水平移动信息,同时对水平移动提取误差与点云密度、地形因子进行定量分析。榆神矿区结果表明,利用结合地形因子的DNN模型能有效提取特征稳定区,在复杂地貌下减小了沉陷建模误差,为构建采煤沉陷盆地提供了一种新方法;利用融合地形特征的改进特征匹配算法提取的水平移动曲线符合采煤沉陷水平移动基本规律,与水平移动偏差相关性较强的地形因子可用于衡量改进特征匹配算法对水平移动提取误差的大小。     

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。     

基于高差分析的点云数据提取矿区地表沉陷信息方法

机载LiDAR技术能够快速获取整个矿区地表空间位置及垂直相对位置的动态变化量,观测结果更为全面、直观,从而可以获得整个矿区地表开采沉陷分布与移动下沉情况.从点云数据滤波入手,对获取的鹤壁矿区两期点云数据提取的DEM作差值计算,得出该段时期内地表的垂直位移量,然后通过设置高差阈值和面积阈值,并采用基于高差分析的方法,提取地表沉陷信息.试验结果表明,该方法提取的沉陷面积精度能达到94.75％,可在中小尺度上对矿区开采沉陷进行监测.     

机载LiDAR点云自适应滤波算法

针对传统移动曲面拟合滤波算法难以使用单一且具有自适应性阈值滤波的问题,提出一种改进自适应阈值滤波算法.首先将点云格网化,利用混合最小二乘曲面拟合对多级移动曲面滤波算法进行部分优化;其次利用离散点云数据分布特征计算一级滤波阈值;最后计算格网中最大真实高程值与最小真实高程值之差,利用曲率极限点为该值设定一个自适应系数,对滤...     

车载激光扫描点云滤波方法研究

针对传统的点云滤波算法存在阈值单一、地面点提取准确低的问题,本文提出了一种改进自适应阈值滤波算法。首先通过对点云数据进行二维投影并进行格网化处理;其次通过格网内最低点进行混合最小二乘曲面拟合;最后通过一级滤波阈值与自适应阈值实现非地面点滤波。为了对本文提出的自适应阈值滤波算法的有效性进行检验,分别使用城市中心道路与郊区道路点云数据进行算法实验。结果表明,本文提出滤波算法对城市中心道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为4.6%、2.3%、3.7%;对郊区道路点云滤波结果的一类误差、二类误差、总误差分别为5.4%、7.1%、6.5%。相比于传统的移动窗口滤波算法,本文滤波算法无论是一类误差、二类误差还是总误差均更低,可准确区分出地面点与非地面点,表现出了更好的点云滤波性能。     

一种改进的渐进加密三角网点云滤波算法

针对渐进加密三角网滤波算法中初始不规则三角网对地形近似模拟的精度问题,该文提出了一种改进的渐进加密三角网滤波算法。该方法利用扩展局部极小值法,在包含点云的格网中提取待定种子点,并采用最邻近插值法获取不包含点云的格网高程;然后设定阈值来判断局部薄板样条插值的邻域高差,确定最终种子点;最后构建初始不规则三角网并迭代加密。结果表明,该方法能提高地面种子点提取的准确率,并进一步提高点云滤波的质量。     

改进的线性预测滤波算法在机载LiDAR点云中提取DEM的应用

在机载Li DAR点云数据处理中,如何从原始点云中提取地面点进而生成DEM(Digital Elevation Model)成为当下机载Li DAR点云数据处理的重要研究方向。针对传统线性预测算法存在的不足,对传统线性预测滤波算法在噪声点剔除、数据格网化分块、迭代终止条件判断、重要滤波参数设置等方面进行了改进,并利用国际摄影测量与遥感协会提供的实验数据,对4块实验区进行改进后的算法验证,结果表明,改进后的滤波算法提高了滤波的总精度和地面点的精度。     

基于车载LiDAR点云的行道树提取研究

针对车载LiDAR数据构建格网,提取行道树点云并分割树干点云,首先以格网为单位,进行滤波处理提取非地面点云;再对提取的点云进行降噪处理;然后基于格网对处理后的点云块进行聚类,依据行道树与其他地物的形态以及投影等差异从聚类单元中提取行道树,并对相连树进行分割;最后针对提取的单株行道树依据分层投影的原理,分割行道树树干点云与树冠点云.采用一段车载LiDAR数据进行算法实验并与人工提取方式对比验证算法提取的有效性与准确性.     

虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。     

利用双向布料模拟的机载建筑物点云提取

针对现有机载激光扫描数据的建筑物提取方法过程复杂且易受植被干扰的问题,本文提出了一种利用双向布料模拟策略的建筑物提取方法。首先在正向布料模拟滤波的基础上,构建归一化数字表面模型提取过高建筑物,并采用反向布料模拟,从其余地物点中粗提取建筑物顶面点云;然后进行穿透性分析,并结合形态学操作进一步剔除错提的植被点;最后,以包含顶面点云的三维格网为种子格网,根据格网之间的邻接关系和内部点云几何特征进行约束生长,获取完整建筑物点云。试验结果表明,在复杂场景中,该方法能够有效避免植被的干扰,快速提取建筑物点云,具有提取精度高、计算时间少的优点。     

3维激光扫描树干提取与建模研究

由于树木生长的不规则性,造成对其各部分组件的测定与建模具有复杂性与挑战性。本文利用3维激光扫描仪获得树木的点云数据,对树干进行分离提取与3维建模研究。通过对四棵树的树干点云进行分离与提取、3维建模并计算其体积,得出由于遮挡等问题,全部提取树干点云难以实现。在提取主要树干点云的基础上,采用最大距离封装树干表面效果较好,封装表面采用网格修补可建立树干3维立体模型,实现体积计算。     

基于Logistic模型的单点下沉预测应用研究

岩层与地表移动具有一定的规律,由于Knothe时间函数虽然可以预计地表下沉,但在预计中有描述地表下沉速度的不足,并且其函数复杂.研究矿区单点动态下沉过程对于地表建筑物的保护具有重要意义,本文采用Logistic模型拟合下沉曲线,得到了预计方程,结果表明预计精度较高.Logistic模型参数少,函数相对简单,计算结果表明...     

基于车载LiDAR点云的地物分类方法的研究

基于点云分类常用的近邻聚类法和物体表面分割等方法,本文提出了一种基于最大网格密度的近邻聚类的方法。该方法首先对原始点云进行低点提取,设置格网的大小,在此基础上对点云数据进行去噪并进行主成分分析,再对点云空间进行均匀格网化,使具有最大密度的格网为聚类中心,加入高程、强度以及法向量等特征对分割后的点云实现了不同地物的分类,提高了运算效率,降低了错分率。     

一种基于空间网格的地物要素点云提取方法

LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。     

共享近邻聚类算法点云面线提取

针对激光点云数据进行建筑物建模或矢量信息提取中快速识别建筑物面和棱线信息的要求,该文提出基于共享近邻聚类算法进行建筑物面和棱线的快速提取方法。首先,计算点云中每个数据点的单位法向量和点到基准面的距离,利用基于网格的共享近邻聚类算法对点云进行分类确定建筑物面点云;然后,自动判别相交平面,提取建筑物棱线,并与RANSAC算法对某建筑物面的提取结果进行比较。结果证明,该方法自动化程度高,建筑物面和棱线提取快速、准确,提取结果能够应用于三维建筑物自动建模和测绘出图。     

相关性的组合预测模型在开采沉陷中的应用

针对当前开采沉陷不同阶段的单点沉陷变形预计精度不高的问题,该文首次从基于相关性的组合预测模型的思想出发,建立了面向沉陷不同阶段的基于相关系数的组合预测模型。实例验证结果表明,基于相关系数的组合预测模型在开采沉陷预测中的应用克服了单一模型的局限性,能够有效利用不同单一模型的信息,有较高的精度和可信度;能够满足不同阶段的开采沉陷预测,更适用于对沉陷变形数据要求高的场合。     

三维激光扫描技术在煤矿沉陷区监测应用

采用三维激光扫描仪与传统观测相结合的方法,获取开采沉陷区精细三维点云数据,在对激光点云数据预处理和数据分析基础上,分别对采空区地表沉降、铁路线沉降、铁路桥沉降与形变监测进行研究,并与传统观测结果进行对比分析,结果表明两者具有较好的一致性。     

最邻近曲面约束的近景光学影像与地面激光点云几何配准

提出一种以最邻近曲面为约束的近景光学影像与地面激光点云高精度配准方法。根据光学影像生成三维稀疏点云,以影像三维稀疏点邻近的激光点拟合的曲面为约束,结合共线条件方程建立影像三维稀疏点云与三维激光点云间变换模型,通过平差迭代解算实现光学影像与激光点云的高精度几何配准。该方法只需提供初始配准参数,无需对激光点云数据进行特征提取和分割,并且基于曲面约束有效地解决了两个点集之间难以精确确定同名点的问题。通过实际数据试验表明该方法能获得很好的配准精度。