机载LiDAR制作高精度DEM的关键技术分析

介绍了LiDAR数据生产DEM处理流程,选取淮河某一区域的点云数据,重点研究自动滤波技术在高树植被区域、居民区域、光伏区域的滤波效果以及人工分类方法在低矮植被区域的分类效果,计算野外检测点,对DEM同名点高程中误差进行精度评定。实验结果表明,自动滤波技术对高树植被、房屋区域、光伏区域等区域点云,能高效、准确滤掉非地面点,保留真实地面点;人工分类手段用于低矮植被分类效果明显,有效解决了自动滤波在该类区域分类效果不佳的问题;野外检测点和DEM同名点高程中误差满足设计精度要求,以点云数据生产高精度DEM具有可行性。     

离散点云构建数字高程模型的插值方法研究

针对消除DEM构建中插值方法选择的随意性问题,该文基于机载LiDAR离散点云数据,以广东省典型城区与山区为实验对象,利用克里金、反距离权重、径向基函数和自然邻域4种插值方法,对插值参数进行优选后构建DEM,使用交叉验证、相关性分析、像元统计量和三维可视化等方法进行精度分析与比较。结果表明:在城区反距离权重插值,不但可以对空值区域进行适当填充和平滑,而且对高程最大、最小值的预测精度也很高;不同插值方法在构建山区DEM时精度相差不大,插值精度可以达到厘米级,其中普通克里金插值效果最佳。对于城区与山区点云数据反距离权重插值法生成的DEM均能很好地反映地表自然形态,为今后LiDAR点云数据构建DEM选择最佳的插值算法以及插值参数提供参考。     

面向滩涂DEM构建的机载LiDAR点云滤波方法

在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。     

基于稀疏点云的ADAS三维地图构建方法

提出了一种基于机载LiDAR稀疏点云与已有道路二维导航地图快速构建ADAS三维地图的方法。通过稀疏点云与导航地图拓扑叠加分析和三维空间关系检验,实现了对复杂道路结构的高程平滑和面向ADAS的道路三维地图构建。以香港地区ADAS地图为例,采用该方法进行了三维地图构建。结果表明,该方法合理且效率高,精度满足先进自动驾驶三维地图要求。     

GPS高程在隧道高程控制中的应用研究

在野外水准控制点遭到破坏,缺乏足够高程数据的情况下进行高程控制测量,可以先布设GPS控制网,GPS控制点应包括稳定的可用高程控制点。然后以一个高程控制点为起算点,实施三角高程闭合水准导线测量,水准路线包含所有的GPS控制点。在小区域范围内,假设该区域高程异常值为常数;从而可以在实施三角高程测量外业时使用高精度的WGS84大地高数据对测量数据进行实时的检核。实践表明:该方法测量精度高且工作效率令人满意,完全能满足山区的工程测量需要。     

山区全站仪三角高程与GPS拟和高程比较精度之分析

通过在山区测量中,全站仪三角高程与GPS拟和高程的比较,可得出小面积山区航测成图项目外业像控点高程测量可用GPS拟和高程替代全站仪三角高程作业方法的结论。     

基于激光点云技术的山区工程测绘信息提取

由于山区工程测绘信息提取的过程中没有对原始山区激光数据进行清洗处理,导致测绘信息提取效果较差,为此,本文提出基于激光点云技术的山区工程测绘信息提取方法。使用不规则三角渐进加密滤波方法确定地面点,采集山区工程激光数据,根据各点之间的距离,确定点云数据存在的合理性,对原始山区激光数据进行清洗处理,剔除异常数据,并将二维数据转化为三维数据,根据数据转化结果,计算山区结构参数,将其与点云数据融合,完成山区工程测绘信息提取。至此,基于激光点云技术的山区工程测绘信息提取方法设计完成。构建实验环节,实验结果证实,此方法信息提取安全性较高,工作量较少,且可有效提升测绘信息提取结果的可靠性。     

基于SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

基于高阶重力场模型的山区高程拟合研究

选用沿海山区GNSS水准点的实测高程异常,分别对近几年国际上公布的EGM2008、EIGEN-6C2、EIGEN-6C3stat、GECO、XGM2019e、SGG-UGM-2这6个高阶重力场模型计算的高程异常进行精度检验,分析不同模型、不同截断阶次模型高程异常精度与阶次的关系,采用基于Kd-Tree算法的二次曲面拟合方法进行山区水准面移去—拟合—恢复。结果表明,利用基于Kd-Tree算法高阶重力场模型进行山区水准拟合精度提高明显,具有较好的适应性。