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3D Mapping软件的LiDAR点云数据的等高线提取

基于Geoway 3DMapping软件,对LiDAR点云处理后生成的2×2 m间隔的DEM数据进行滤波,提取1∶10000的等高线数据。经过实验,研究总结出提取等高线的最优方法、步骤及生产中的常见问题和解决方法,提取的等高线成果地貌形态逼真,等高线连续性好、形态美观、精度高,符合规范要求,为提高成图质量和作业效率提供了良好的技术保障。     

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究

针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题,提出了一种精细化滤波方法。先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM,再利用同区域的正射影像辅助判别,选取需要滤波区域点云进行局部纠正;分别选取平坦区域和山地区域进行实验,并对精度验证和等高线成果进行了对比。实验结果表明,经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下,成果质量明显提高。     

根据等高线建立数字高程模型

提出一种基于等高线建立规则格网数字高程模型的方法。该方法考虑了原等高线的数值特征和几何特征，因而具有较好的稳定性和可靠性。还提出了对于所建立的数字高程模型可信性的两种验证手段：解析曲面比较和等高线还原对比。     

基于FME的高程点与等高线高程矛盾检测

为解决高程点与等高线高程矛盾,对高程点与等高线的空间关系进行了分析,参考测绘成果质检常用方法,提出了2种高程不一致检测算法;并结合FME编程特点,融合2种算法的优点,快速实现编程。该检测程序简单高效、包容性强。     

江苏省数字高程模型制作

本文通过江苏省30 m象元数字高程模型制作这一工程实例,详细的介绍了运用ARC/INFO这一地理信息软件制作数字高程模型的方法.     

基于人工判读高程原理的DEM自动生成方法

检查DEM精度最可靠的方法是人工判读高程法．理论上，如果人工判读高程法直接用于从等高线自动生成DEM，则生成的DEM是检查不出误差的．本文分析了人工判读高程的原理，论述了将其直接用于生成DEM的方法和过程，经试验，该方法生成DEM速度快、精度高。     

AutoCAD环境下数字高程模型的建立和等高线的自动绘制

提出一种利用离散高程数据在AutoCAD下进行DEM(数字高程模型)的建立和等高线自动追踪的方法，并实现了三角网区域边界方便有效的确定和等高线与地面模型的3维显示。     

根据等高线建立数字高程模型

提出一种基于等高线建立规则格网数字高程模型的方法。该方法考虑了原等高线的数值特征和几何特征,因而具有较好的稳定性和可靠性。还提出了对于所建立的数字高程模型可信性的两种验证手段:解析曲面比较和等高线还原对比。     

一种基于点云数据的DEM生成方法

利用机载激光雷达点云滤波已成为获取高精度数字高程模型的重要手段之一。本文充分考虑规则格网和虚拟格网的优势,利用规则格网进行建筑物区域与非建筑物区域的初步分离;然后,利用虚拟格网进行非地面点的去除,最后,用获得的地面点生成DEM,取得了较好的实验效果,具有一定的实用价值。     

一种由等高线构建DEM的新方法

基于HASM,提出了一种由等高线建立DEM的新方法HASM-OC。HASM-OC方法保证地形曲面的整体光滑性,保证DEM最大程度上忠实于原始等高线数据。实际等高线案例结果表明,HASM-OC方法与基于薄板样条原理的Hutchinson方法的DEM模拟结果及其回放的等高线差相比,前者比后者保留更多的地形特征信息,前者的回放等高线比后者回放等高线更忠实于原始数据。     

基于点云数据构建树木骨架的方法

树木骨架在树木三维建模及林业研究中具有重要意义。基于地面三维激光扫描系统获取的树木点云数据,提出了一种利用体素空间转换方法而快速构建树木骨架的方法。首先,根据树木的点云数据构建特定的体素空间;然后,对投影变换的每层体素进行连通成分分析,解算出每个体素层所包含的骨架结点;最后,利用单源最短路径算法构建树木的骨架。实验证明,文中提出的方法是可行且有效的。     

基于扫描线的车载激光雷达点云滤波方法

在分析车载激光点云扫描特征的基础上,提出了一种基于扫描线的车载激光雷达点云滤波方法.首先利用坡度差值将扫描线分成不同的线段集合,剔除原始点云数据中的离散点;然后对各线段集合赋予相应属性来进行分类;最后利用局部线性回归进一步对分类结果进行精化.对比实验表明:该滤波方法不但能够成功提取建筑物立面点,而且还能很好地保持建筑物立面的细节特征.     

基于双边滤波的点云数据预处理方法

目前,三维激光扫描仪已经广泛应用于三维建模、变形分析等领域。其中,点云数据的平滑滤波是点云预处理的核心问题,制约着三维激光扫描仪的应用。本文通过对双边滤波原理进行分析,将其应用到点云数据的平滑滤波过程中。通过实验数据验证,双边滤波可以有效地降低点云数据的噪声水平,具有广泛的应用价值。     

正射影像辅助下的LiDAR点云构建DEM方法

提出了结合两类数据的DEM生成方法,该方法先将原始LiDAR点云自动滤波得出粗略地面点,经数据抽稀后提取地面关键点点集,再利用航迹文件和相机文件进行空三加密生成数字正射影像.在此基础上将粗分类点云与正射影像匹配,在少量人工干预下,对点云进行二次分类获得精确地面点点集,构建DEM.实验结果表明该方法是可行和有效的.     

DEM数据生产中点云数据处理方法探讨

在简要介绍点云数据生产DEM的工序基础上,着重阐述了噪声点滤除、自动分类和人工编辑分类等关键环节上的数据处理方法,并分别就水系、居民地、交通、管线、植被土质等特征地貌,逐一进行点云数据处理方法的说明。     

一种多尺度自适应点云坡度滤波算法

点云坡度滤波算法原理简单、易于实现,为进一步提升坡度滤波算法的自适应性,提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法.首先,在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割;然后,利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角,结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值;最后,使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波...     

抗差趋势面的机载LiDAR点云滤波方法

传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。