浅谈车载LiDAR技术在城市道路测量中的应用

为了加快现代智慧城市的信息化建设和发展,三维激光扫描技术的应用已成为城市空间地理信息建设必不可少的技术手段.车载LiDAR测量系统是以车辆作为载体利用激光扫描、GNSS定位、CCD相机以及惯导装置等技术的相互融合,能够快速采集被测地物表面的三维坐标数据信息,让城市空间信息和物体三维建模技术得到了快速的发展,为城市三...     

地形自适应车载LiDAR点云滤波

针对车载LiDAR点云进行地面点滤波时,基于常规TIN、坡度等滤波算法不能根据局部地形变化自动调整阈值的问题,该文结合城市点云特征和地形起伏度,提出地形自适应的车载LiDAR点云滤波方法。该方法通过引入地形自适应参数进行区域增长阈值的动态调整,实现地面点、非地面点的自动精确滤波。通过实测数据试验,结果表明该方法可适用于车载LiDAR城市点云中地面点和非地面点的较精确分类,解决低矮浅丘、低矮灌木等地物点不容易正确分类的问题。     

车载LiDAR测量技术在高速公路改扩建勘测中的应用

针对高速公路改扩建勘测的特点与精度要求,本文研究车载LiDAR测量技术在高速公路改扩建勘测中的应用。首先利用车载LiDAR系统沿高速公路往返测量获取路面点云数据,然后用采集的高速路两侧立柱平面位置和水准测量的路面高程点分别对点云平面坐标和高程进行改正、拟合,使点云精度和密度满足高速路改扩建勘测设计需求。该技术在京藏高速银川段改扩建工程中得到了应用,成果精度完全满足要求。     

车载LiDAR在城市部件采集中的应用

近几年,我国城市建设面积不断扩大,城市基础管理的难度也随之增加,数字城管项目作为城市管理信息化发展过程中的一项重要措施,对城市管理工作水平的提升发挥了重大作用。车载LiDAR移动测量技术作为一种高新技术,在我国也取得了较快的发展,这种技术能够对城市部件数据采集提供很多帮助。本文详细研究了车载LiDAR在城市部件采集中的应用,通过对比传统CORS测量数据,分析了其技术流程,并对其点云数据精度进行了评估,为数字城管中的城市部件采集工作提供了一个新方法。     

车载LiDAR技术在高速公路改扩建勘测中的应用

高速公路改扩建路面测量一直是困扰勘测设计工作者的难题。本文对车载LiDAR测量技术进行了研究,并以京藏高速公路改扩建项目为例,对车载激光雷达（LiDAR）技术应用于改扩建项目进行了分析。首先利用车载LiDAR系统进行高速公路沿线的点云数据采集,然后对点云数据进行预处理,并利用预先布设的地面靶标控制点对点云数据进行高精度的改正,最后对成果精度进行了分析,结果表明,车载LiDAR测量技术的成果精度完全能够满足高速公路改扩建勘测的精度要求。     

基于车载LiDAR测量系统的地籍测绘研究与应用

以北京四维远见信息技术有限公司的车载LiDAR测量系统为基础,对车载LiDAR在农村地籍测量中的关键技术和工作模式进行探索和总结,提出一套国产车载移动测量系统在农村地籍测绘应用的业务化技术流程。实验区域的示范应用与数据分析说明,该技术和模式先进可行,为车载Li DAR测量系统的广泛应用提供了参考。     

车载LiDAR系统在道路改建中的应用研究

针对传统公路勘测方法中工作量大、精度偏低、信息量少、周期长等不足,提出把车载LiDAR扫描技术运用到公路勘测工程中。研究利用车载LiDAR系统进行道路数据采集的工作方法以及关键技术要点,制定出一套完整的道路高精度点云获取方案。该技术在京藏高速银川段改扩建工程中得到了应用,成果精度完全满足要求,极大地提高了道路改扩建勘测效率,为类似工程实践提供了参考。     

利用Terrasolid进行机载与车载LiDAR点云数据的融合

介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。     

机载LiDAR在大比例尺地形图测绘中的应用分析

针对传统大比例尺地形图测量方式中存在精度低、效率低、无法全天候等缺点,为开展工程中大比例尺地形图测量工作,采用无人机机载LiDAR测量系统对测区进行了快速扫测,经内业处理数据,最后结合测区已有地形图进行对比分析。实验结果表明：无人机机载LiDAR测量系统在山区、植被覆盖较密的地形测量中具有快速的优势,且测量数据满足大比例尺地形图精度要求,同时也为未来空天地一体化快速测量大比例尺地形图思路提供借鉴。     

基于车载LiDAR数据的高精道路地图制作

利用车载LiDAR技术,设计了一套从移动测量车数据采集、点云数据处理到高精道路地图制作的完整流程。以武汉市中心城区3 km²实验区内的市政道路作为研究对象,开展了高精道路地图的研制生产实验,实验成果精度可满足L3以上级别自动驾驶及城市1∶500地形图修测更新的需求。该技术已在相关行业逐步推广应用,并为相关工作提供参考。     

无人机载LiDAR技术在地籍测绘中的应用

主要介绍利用四旋翼无人机搭载激光雷达系统进行外业数据采集,通过内业数据解算得到高精度具有绝对位置信息的点云数据,对形成点云数据进行质量检查后进行内业地籍测图的技术方法。在成果形成后,着重对界址点进行外业实地打点和间距测量进行精度验证。经生产验证,利用此方法形成的成果既能满足地籍图精度要求,又能大大提高地籍测绘的工作效率。     

车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取

针对传统道路裂缝检测工作中存在的问题,该文提出了一种利用车载LiDAR数据的道路裂缝信息自动提取方法。车载LiDAR系统能够在正常车速条件下直接获取道路及其两侧各种地物的高精度、高密度表面三维数据。为了提高数据处理效率,将三维LiDAR数据转换成二维强度特征影像数据。张量投票算法根据平滑度、邻近度及连续性约束原则,通过结构特征的张量表示和非线性投票能够从稀疏的、噪声的数据中推断显著性结构。通过实验分析,该方法不仅适用于激光点云生成的强度特征影像数据的裂缝提取,还适用于光学影像数据的裂缝提取,且提取精度在90%左右。     

基于车载LiDAR数据的单株树提取

车载LiDAR数据能提供地物表面不同视角且具有容易获得高密度点云数据等优点,能为树木信息的精细提取提供有力保障.基于不同地物具有不同特征等性质,从车载LiDAR数据中对地物进行识别,将三维图形投影到二维平面上进行识别、分离、去噪及细化,运用Matlab编程实现对车载LiDAR数据中树木信息的提取.用全站仪对测区树木进行实地测量并进行定量分析,结果表明,方法可以较好地分离出构成树木的激光扫描点,达到树木提取的目的.     

车载LiDAR点云中的建筑物特征提取

针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取.通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三...     

车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。     

NBCORS及车载LiDAR系统POS数据处理技术在道路竣工中的应用研究

针对车载LiDAR系统在城市道路竣工测绘中所面临的问题,提出了采用城市CORS站替代单基站以差分解算POS,并通过设计试验探明了基于单基站及多基站差分GPS解算POS获得的激光点云数据精度。试验结果表明,基于测区附近3个基准站获得的点云平面精度可达4.9 cm,高程精度可达8.6 cm,能够满足城市道路竣工的精度要求,具有替代近距离单基站差分的潜力。     

面向数字孪生城市的智能化全息测绘

以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球,数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系,数字孪生技术应运而生。随着物联网技术（IOT）的发展,数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来,深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求,在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作,从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述,重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系,以及在社会各领域的应用成果。     

机载LiDAR铁路测绘关键技术及应用

利用机载LiDAR点云数据提供的铁路地物形状特征与影像的灰度、光谱、纹理等信息进行了匹配、融合,对铁路专题要素信息的自动提取关键技术进行了研究,根据不同地物的特征提出了相应的自动提取方法,实现了对轨道及铁路附属设施要素的自动识别与提取,并在郑州铁路局进行了规模化应用,显著提升了铁路测绘的自动化水平,为既有铁路测绘和地理信息数据快速更新提供了重要的技术支撑和安全保障。     

基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准

点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。本文以建筑轮廓为配准基元,提出了一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。文中首先提出了一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,提出了一种配准关系修正的方法以精确配准点云。实验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,本文的配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。     

基于车载LiDAR数据的道路横纵断面获取

传统道路横纵断面获取主要是先利用全站仪或实时差分定位技术RTK放样得到中桩,再测出每个横断面的高程,费时费力。针对传统方法获取效率低、成本高的问题,提出了一种利用高精度车载LiDAR数据进行道路横纵断面获取的方法。首先对获取的点云数据进行预处理,然后进行点云滤波、路面点云精确提取,最后通过对路面点云数据构建地表数模的方式制作道路横纵断面图。工程实践表明,该方法可高精度自动提取道路横纵断面,提高了道路勘测设计的效率。