山西省高精度数字高程模型建设方案设计与实现

结合山西省高精度数字高程模型建设项目,详细介绍了利用机载激光雷达进行大面积数据获取的技术方案和数据处理关键技术,为进行大面积机载激光雷达数据获取和处理积累了丰富的经验,该项目的建成,满足了省内各类不同行业用户以及科学研究机构对我省精密地表数据的需求。     

基于RDBMS的海量数字高程模型系统

介绍了用于海量数字高程模型数据的管理、应用分析以及可视化的系统GeoDEMDB，采用部件对象模型技术，实现了数据管理、空间分析和大范围三维场景漫游的集成，并提供了灵活的选择性。     

一种基于ImageJ的数字高程模型建模及可视化方法研究

数字高程模型是一种表示数字地形的较好方法。ImageJ是一种用纯java语言写成的科学图像处理软件。本文在分析已有建模方法的基础上.提出了一种基于ImageJ的数字高程模型建模及可视化方法,算法数据结构简单易行、清晰明了。测试与分析表明,该方法建模具有较高的建模速度。     

规则格网数字高程模型的建立

基于规则格网的数字高程模型和基于不规则三角网的数字高程模型是目前数字高程模型的2种主要结构。研究了基于规则格网数字高程模型(DEM)的建模原理和方法,分析了建立DEM的精度影响,并建立了模型,实现了算法。结果表明,逐点内插法十分灵活,内插效率较高,精度较高。     

一种航带间点云高程差超限的校正方法

机载LiDAR技术是点云数据获取的主要技术手段,在飞行作业中受气象条件、飞机姿态、IMU累计误差、基站不均匀等客观因素的影响,会出现航带间点云高程差超限的问题。本文提出一种对航带间点云高程差超限的校正方法,对相邻航带进行整体平差,能有效消除或减小相邻航带重叠区域的高程差异。选择通辽摄区为试验区,对试验区点云数据高程差超限部分进行校正处理,并通过大量外业检查点对点云精度进行检测,最终验证了这一方法的可行性,可在其他项目中推广应用。     

一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法

机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。     

点云滤除临时动地物构建表面模型方法探讨

针对获取高精度数字表面模型(DSM)效率不高的现状,文章研究了基于机载激光雷达点云滤除临时动地物的方法:通过对TIN迭代滤波与聚类进行改进,提出了两种滤除临时动地物构建DSM的方法,第一种是基于数据流TIN迭代与临时动地物的特征,直接滤除临时动地物构建DSM;第二种是基于数字高程模型(DEM),逆向添加滤除临时动地物点的非地面点构建DSM。最后通过实验证明这两种方法均可较好地滤除临时动地物构建DSM。     

数字高程模型的质量检查

提出基于方差-尺度规律的新型插值方法评价体系,根据“在给定研究区域内,变量的统计方差随尺度增大而减小”的理论规律,提出三项预设的评价准则。以DEM插值应用为例,选取高精度曲面模型、样条插值、克里金插值、反距离权重插值4种方法进行对比评价。数值实验表明,方差-尺度递变趋势的评价准则值得存疑。两组DEM插值案例表明,地形的复杂特性、插值算子的光滑效应以及尺度的综合效应致使理论的渐变规律无法达到。引入采样方差值后,不同采样密度下仍可以将方差变化趋势及方差的整体大小作为精度评价准则,在对第二、第三条预设评价准则修缮后确立三项评价准则。综合所有案例可知,此评价体系原理简单、操作方便,为DEM插值方法评价提供了一套新的标准和框架,并且可针对不同采样密度条件提出完善的插值方法适用性建议。     

高精度数字高程模型的构建方法研究

在分析构建数字高程模型优缺点和Hutchinson算法特点的基础上,探讨运用GIS和遥感软件生产高精度格网DEM的构建方法,并从软件构建方法、软件运行时间效率、格网DEM构建精度等方面进行分析比较,同时运用对比分析法对构建DEM的精度进行评价分析,得出利用ArcGIS中Topogridtool法是目前常用遥感和GIS软件中构建高精度格网DEM的最优方法,然后将该方法实际运用到玛尔挡地区,构建出该区域的高精度数字高程模型,该方法的运用在山地区域的建模误差最小、效果较好,为今后构建高精度数字高程模型提供一种更为精确和合理的方法。     

高精度DEM建模的加权径向基函数插值方法

在数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模过程中,经典空间插值方法均没有考虑断裂线附近的局部地形特征影响,使得断裂线局部区域高程被平滑,从而导致地形特征失真。为了解决该问题,构造了一种顾及断裂地形特征的定权方法,并以径向基函数（radial basis function,RBF）为插值算子,提出了加权径向基函数方法。首先通过捕捉每个采样点的结构张量,自适应计算采样点与待求点的距离,然后利用该距离对每个采样点赋予合适的权重,最后利用加权插值实现DEM建模。以10组国际摄影测量和遥感学会公共数据和1组山体滑坡区域的机载激光雷达点云数据为例,利用所提方法构建样区DEM,并将计算结果与标准RBF及传统插值算法（如反距离加权法、克里金法、约束不规则三角网法）进行比较。精度分析表明,不论采样点数为多少,所提方法计算精度均优于其他插值方法;对DEM山体阴影图分析表明,相较于传统插值方法,所提方法能较好地保持断裂线局部地形特征。     

数字高程模型内插方法的可视化对比研究

在生产或生活中应用数字高程模型内插时,最关键的问题就是怎样选取恰当的内插方法来满足高程数据建模的需求。不同的DEM内插方法随地貌地区和采样点方式的不同存在不同的误差。本文使用V isual Basic语言将数字高程模型内插方法编写成一套能够快捷方便的获取内插点高程的内插软件系统,可以使应用人员直接捕捉地面点高程,并获得地形的可视化信息,由此可以直观地观察到在同一地区相同采样点方式的条件下采用不同的内插方法引起的内插精度等质量方面的优劣区别,从而获取最优的内插方法,有效地满足DEM的生产、质量控制、精度评定和分析应用等各个环节。     

机载LiDAR点云生成多尺度DEM方法

为了利用机载激光雷达点云生成高保真、多尺度的数字高程模型(DEM),提出了一种基于综合生成策略的方法:首先,利用点云数据中的地面点生成高分辨率、高保真的DEM作为基础DEM;然后,通过迭代的方式对上一层较高分辨的DEM进行综合获取较低分辨率、高保真的DEM。实验表明,本文方法不仅具有可行性,而且生成的多尺度DEM具有高保真的特性。     

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。     

再次改正LIDAR点云高程的方法

讨论对LIDAR点云的高程值进行再次改正的必要性和改正方法,提出构建Delaunay三角网对LIDAR点云的高程值进行再次改正的方法,实例改正结果表明,改正后的LIDAR点云的高程精度能够大幅度提高。     

利用TanDEM-X影像和ICESat-2高程数据获取南极高精度数字高程模型

高精度DEM是南极科学研究的基础地理信息数据之一。德国空间局发布的TanDEM-X双站干涉影像对不仅分辨率高、覆盖范围大,而且具有零时间基线,不受时间去相关、大气变化及地面目标形变的影响。本文基于TanDEM-X双站干涉影像对和迭代差分InSAR技术获取南极高分辨率DEM;然后利用南极ICESat-2高程数据和最小二乘平差方法改正DEM产品的系统性偏移误差,提高DEM产品的绝对精度。真实数据试验结果表明,本文方法可获取分辨率优于5 m、绝对精度优于2 m的南极DEM。     

利用车载点云数据构建建筑物立面窗户模型

采用车载LiDAR数据进行窗户模型构建是一项艰巨的工作，本文提出了一整套窗户模型构建方法。首先利用RANSAC算法对建筑物立面进行探测分离主墙面，基于空洞思想对主墙面窗户进行聚类，然后采用动态椭圆凸壳算法探测窗户边界轮廓点。对获取窗户边界点采用RANSAC算法进行分割，采用基于稳健整体最小二乘算法进行直线拟合和角点恢复，最终结合窗户的几何特征完成窗户模型构建。试验结果证明了该方法能够准确有效地构建建筑物立面中的窗户模型。     

机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响

机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度＞30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。     

关于机载LiDAR点云数据形态学滤波的几点思考

形态学滤波是一种典型的机载LiDAR点云数据滤波方法,然而滤波过程中还存在某些容易被忽视的细节.本文在回顾现有各种形态学滤波算法的基础上,分析了特殊地形下点云数据内插存在的问题,提出了改进的内插算法;深入探讨了两种不同数据组织形式的滤波算法,指出基于不规则离散点和基于规则格网两种滤波方法各自的优势及不足;最后通过实验数据对两种方法在滤波性能和效率上给出了定性分析和定量评价.     

A COM-based Framework for Management, Analysis and Visualization of Large Scope Digital Elevation Models

This paper presents a component object model (COM) based framework for managing, analyzing and visualizing massive multi-scale digital elevation models (DEMs). The framework consists of a data manage-ment component (DMC), which is based on RDBMS/ORDBMS, a data a-nalysis component (DAC) and a data render component (DRC). DMC can manage massive multi-scale data ex-pressed at various reference frames within a pyramid database and can support fast access to data at variable resolution. DAC integrates many use-ful applied analytic functions whose re-sults can be overlaid with the 3D scene rendered by DRC. DRC provides view-dependent data paging with the sup-port of the underlying DMC and or-ganizes the potential visible data at dif-ferent levels into rendering.