基于机载LiDAR粗糙度指数和回波强度的道路提取

机载LiDAR点云数据能提供回波强度和地面粗糙度指数,为遥感信息自动提取增添了有价值的约束信息。将这些信息引入到道路自动提取之中,结合光谱特征和道路描述因子建立了一种面向对象的道路联合提取方法。首先,由点云数据衍生归一化数字表面模型(nDSM)和粗糙度指数;然后对配准后的多源数据进行多分辨率分割,进而使用粗糙度指数和回波强度、道路描述因子等特征进行分类;最后,去除道路噪声,并获取准确的道路骨架网。实验结果表明,该方法对道路提取的准确度达95%以上。     

基于知识的LIDAR数据地物提取研究

激光雷达能够直接获取所观测对象表面点的3维坐标以及该点的强度信息。在缺少光谱信息以及其他的辅助数据的情况下,如何有效地从激光扫描所获取的“点云”数据中进行地物点的分类和提取,是目前LIDAR数据处理研究的重点问题之一。提出一种在缺乏其他辅助数据的情况下,基于知识的辅助,直接从激光雷达扫描数据中进行地物提取的方法。实验证明该方法能有效地从LIDAR数据中提取出感兴趣的目标点。     

LiDAR点云数据分割的自适应回波比率算法研究

回波比率描述了地物表面的激光点云在垂直方向分布的离散程度和穿透力,可用于分割建筑物和植被脚点。针对传统的回波比率计算方法受实体表面坡度的影响较大,通常随着地物表面倾角的增大,其计算值呈下降趋势,该文在B.Hfle自适应坡度回波比率算法基础上,通过对邻域体系分析发现3D与2D邻域的垂直方向参数尺度不一致才是造成倾斜表面回波比率减小的真实原因。采用不同的空间邻域进行回波比率计算,并在此基础上提出了改进的自适应坡度回波比率计算方法。较B.Hfle算法,改进后的方法无须计算局部表面坡度,仅调整3D邻域的垂直方向参数尺度就可适用于不同坡度倾斜屋顶表面。通过实测LiDAR点云进行试验验证,新算法的正确率和效率较原有算法都有较大的提高。     

机载激光雷达平面精度评价方法研究

目前,机载激光雷达数据的高程精度一般在10～20 cm,平面精度为0.5～1 m,所以大多学者和生产厂家关注高程精度较多,故而高程精度的评价方法相对成熟,而平面精度的评价方法则有待完善。本文介绍的几种方法,立足于实际工作中发现的问题,具体情况具体分析,旨在能寻求最接近平面精度真值的表达方法,为将来平面精度评价成熟而通用的方法寻求道路。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。     

基于LIDAR回波信息的道路提取

机载激光扫描系统在采集三维坐标的同时,也提供回波信息(回波次数、回波强度).本文提出了一种利用回波信息提取道路的方法:逐层加密,TIN提取数字地形模型(DTM),根据点云的回波信息从DTM中提取道路信息,通过搜索孤立点的滤波算法删除其中的噪声点.最后用实测数据对提取的道路信息进行精度分析,验证了该提取方法的有效性.     

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。     

综合机载LiDAR与高分影像的煤矿区典型地物提取方法

综合利用LiDAR点云数据与WorldView-2高空间分辨率遥感影像,采用面向对象分类的矿区地表覆盖信息提取方法,利用nDSM高度阈值区分候选分割对象,构建了基于决策树分类器的矿区典型地物提取模型,在此基础上将图像光谱信息、DSM数据和地形参数等多源数据进行了融合,提取了出矸石堆、煤堆等典型煤矿区地物要素及植被、道路、水体等地表覆被要素信息。     

依据点云强度校正的壁画纠正

壁画纠正能消除数字壁画影像的变形并赋予其空间参数特性,是壁画数字化保护中的关键步骤之一。激光扫描数据作为壁画影像与三维空间的媒介,在壁画影像的纹理映射和纠正中具有重要的意义。然而,激光点云强度的近距离反常现象给壁画纠正中特征点的提取带来了困难。本文针对基于点云的壁画纠正中强度信息的近距离反常问题,研究了激光成像原理,推导了顾及激光接收系统散焦效应的强度函数,并采集样本数据进行模型参数估计,通过对估计模型和实际采集数据进行比较,生成不受距离和入射角影响的相对反射率,从而有效校正了强度异常的点云数据。试验表明,在壁画影像纠正过程中,该方法能有效解决强度影像提取特征点少且分布不均的问题,效果明显优于通用的数字图像处理方法。     

国产机载LiDAR系统安置角误差检校方案研究

机载激光扫描仪(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统是由多个子系统集成,其中,安置角误差是集成误差中最大的误差源,安置角误差检校的方法多种多样,高效率、高精度的检校方式还需要试验的支撑。本文对平差模型法和几何模型法进行了试验分析,试验结果很好地证明了不同方法的优越性,为机载LiDAR系统的安置角检校提供了参考。     

机载LiDAR安置角检校定标器设计与验证

传统的检校安置角误差的方法依靠人工量测重叠航带同名特征间的偏移来估计安置角误差,但是同名特征的真实位置难以获取,并且人眼瞄准误差的存在降低了检校精度。因此设计了一种定标器来解决同名特征的获取难题。首先介绍了定标器的结构特点和设计原理,然后制作了缩放模型并进行了半仿真地面扫描实验,分析了定标器的可用性。最后制作了实物进行飞行实验进一步证明其设计的合理性。研究结果表明定标器的设计是合理的。     

船载移动激光三维测量系统安置角偏差检校

船载移动激光三维测量系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航测量单元等于一体的多传感器集成系统,具有效率高、精度高、三维测量等特点,可解决码头、河道、海岛礁测绘中传统方法难以测量的难题。船载移动激光三维测量系统的高精度时空同步是实现数据融合和高精度三维测量的保证,安置角偏差检校是船载移动激光三维测量的关键步骤。本文首先分析了船载移动激光三维测量系统中相关坐标系之间的转换关系,提出了一种以桥体为检校场的安置角偏差消除方法。该方法在时空配准的基础上,通过扫描测线内桥体结构的偏移量分别计算侧滚角、俯仰角及航向角的安置角偏差,最后通过控制点验证误差改正后的测量精度。试验结果证明,本文方法易于实施,且具有较高的准确性,能够有效保障船载移动激光测量数据的质量和精度。     

Radiometric normalization of overlapping LiDAR intensity data for reduction of striping noise

Airborne LiDAR data are usually collected with partially overlapping strips in order to serve a seamless and fine resolution mapping purpose. One of the factors limiting the use of intensity data is the presence of striping noise found in the overlapping region. Though recent researches have proposed physical and empirical approaches for intensity data correction, the effect of striping noise has not yet been resolved. This paper presents a radiometric normalization technique to normalize the intensity data from one data strip to another one with partial overlap. The normalization technique is built based on a second-order polynomial function fitted on the joint histogram plot, which is generated with a set of pairwise closest data points identified within the overlapping region. The proposed method was tested with two individual LiDAR datasets collected by Teledyne Optech's Gemini (1064?nm) and Orion (1550?nm) sensors. The experimental results showed that radiometric correction and normalization can significantly reduce the striping noise found in the overlapping LiDAR intensity data and improve its capability in land cover classification. The coefficient of variation of five selected land cover features was reduced by 19–65%, where a 9–18% accuracy improvement was achieved in different classification scenarios. With the proven capability of the proposed method, both radiometric correction and normalization should be applied as a pre-processing step before performing any surface classification and object recognition.     

机载激光雷达数据滤波和人工编辑

高精度的DTM/DEM是获取基础地理信息数据进行建筑物重建、道路提取、植被分析的重要数据源。机载LiDAR系统的主要任务之一就是解决如何得到高质量的DTM的问题。文中针对机载LiDAR数据滤波和滤波后人工编辑展开研究。由于任何一种滤波算法,都有一定的局限性,从实际应用的角度来说,人工编辑仍然起着重要的作用,因此,研究重点围绕滤波后的人工编辑展开,旨在探求工程应用中高效、快速、准确的DTM获取途径,为工程实践提供技术支持。     

利用KD-树剔除机载雷达点云粗差的方法研究

针对机载LiDAR点云数据后处理中的现有粗差剔除方法存在需要大量人工干预或普适性差的缺点,该文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差的基础上,利用KD-树组织机载LiDAR点云数据,通过判断当前点与其k个最邻近点的平均距离远近来自适应地识别粗差点。实验结果表明:该算法具有参数较稳健、粗差剔除效果较好、效率较高的优势。     

结合机载和地面LiDAR数据的建筑物重建技术

机载LiDAR数据虽然能够快速地获取建筑的顶面信息,但是不能够有效地获取建筑物的侧面信息。地面三维激光扫描仪能够有效地获取建筑物的立面信息,但获取建筑的顶面信息较困难。针对机载和地面LiDAR数据在精细建模中存在的问题,采用机载地面LiDAR数据相结合的方式对建筑物进行精细的建模,实验结果表明,采用该法能够实现建筑物的精细建模。     

机载LiDAR定位精度分析

介绍机载激光雷达测量技术,根据测量的几何原理推导定位方程。讨论定位的误差来源,建立误差模型并对误差影响进行分析。综合各项因素的影响,将模拟数据代入误差传播公式,计算定位精度。     

共面约束的机载LiDAR IMU安置角误差自动检校方法

针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。