一种改进的车载点云地面点提取滤波方法

车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)已被广泛应用于城市道路信息的获取,为提升车载点云地面点提取效果,分析了主要的车载点云滤波方法,并从限制点云处理范围、点云数据格网化、种子点的优化和滤波参数的选取等方面改进了车载点云滤波方法.实验结果证明,所提出的方法能够有效提取地面点云.     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息,对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

基于城区机载雷达数据的双重滤波算法

机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云.     

采用集成策略的电力线路机载LiDAR点云滤波

针对单一机载激光雷达点云滤波方法局限性较多的问题,该文在分析了多种常用LiDAR点云滤波算法的基础上,提出了适合复杂电力线路场景的点云滤波方法.该方法将布料模拟方法的地面种子点识别、与渐进加密三角网滤波方法的迭代的地面点判别重新进行了组合.并且,在布料模拟方法的地面种子点识别阶段,进行了两个改进:增加了多尺度、多方向的...     

基于TerraSolid的平原地区点云数据滤波方法

Terra Solid是处理机载激光雷达数据的常用软件。本文介绍了用Terra Solid软件对点云数据进行滤波的方法,解释了滤波过程中各参数的含义,通过实验比较了不同的参数设置对平原地区滤波结果的影响,最后,提出了对平原地区点云数据进行滤波的方案。     

机载激光雷达在密林山区测绘中的应用

机载激光雷达是近年来发展迅速的高新测绘技术,具有机动性高、数据覆盖量大、作业效率高和精度可靠等特点。针对当前山区沟壑且有大量植被覆盖区域进行传统测量作业较为困难,危险性大的问题,采用机载激光雷达技术获取研究区原始点云数据,在此基础上,对比分析四种滤波算法的点云分类效果,得到适用于密林沟壑区的点云滤波方法,进而通过人机交互和地面点内插实现了测区高精度数字高程模型（digital elevation model,DEM）的构建,最终获得的DEM高程中误差为0.09 m,满足实际测绘生产需求,生产效率大大提高。研究结果表明,机载激光雷达技术应用于复杂危险地形测绘具有极大优势。     

机载激光LiDAR在密林山区测绘中的应用研究

为解决山区测绘的高程问题,本文利用机载激光雷达采集了山区点云并通过点云滤波的手段获取了山区地表点的高程数据,通过实验验证和分析可知,机载激光雷达在山区的地表点云有着很高的精度和密度,能够很好地满足山区地形测绘的要求。     

一种基于扫描线的数学形态学LiDAR点云滤波方法

运用数学形态学的机载激光雷达点云滤波方法一直在不断发展,Keqi Zhang方法是其改进方法之一.针对Keqi Zhang方法对原始点云数据造成内插误差的不足,提出了一种基于扫描线的数学形态学LiDAR点云滤波方法.该方法直接在扫描线上进行数学形态学开运算,并对扫描折线问题进行有效处理.3个测区的试验结果和滤波指标统计...     

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算...     

机载点云数据生产DEM的关键技术探讨

从机载航摄仪中获取的点云数据出发,提出了点云制作DEM的生产工序流程及作业中的注意事项,重点论述点云精度、点云滤波、DEM制作等关键技术,并对点云滤波算法进行优化改进,使之更好地应用于项目生产中,提高了工作效率.