地面激光点云与航空影像相结合的滑坡监测

面向云南某水电站滑坡监测的实际需求,提出了将地面激光点云数据和航空影像相结合的滑坡监测方法。首先,通过数据配准,实现地面激光点云数据和航空影像数据的融合统一;然后,通过数据去噪与地表模型重建建立监测的数据基准;最后,通过基于地表模型的整体变形分析和基于剖面的采样分析,对滑坡区域的变形规律进行研究。通过对已经获取的5期监测数据的分析表明,本文提出的监测方法具有较高的监测精度和很好的适用性。     

滑坡表面位移的无人机航测点云比对监测方法

滑坡单点式位移监测难以反映滑坡的整体位移状态,采用多尺度模型到模型的点云比对算法（M3C2）可实现对滑坡的面域监测。本文首先通过对无人机采集的影像进行运动恢复结构（SfM）分析,还原滑坡三维点云模型;然后利用点云比对算法对两期点云数据进行处理,以色值大小体现滑坡区域的位移,进而识别滑坡表面位移变化;最后将该方法运用于实际边坡的表面位移监测。试验结果表明,应用M3C2算法可成功识别边坡变动区域,捕捉到1 cm的水平或垂直位移变化,能直观反映滑坡面域的变形状况。该方法适用于复杂地形条件下的滑坡位移整体监测,识别精度达到厘米级,性能优于两云直接比对算法（C2C）。     

激光点云与影像点云辨析

正一、引言三维激光扫描技术是一种获取城市三维空间数据的新手段,20世纪末出现后,该技术逐渐成为摄影测量、遥感等领域的研究热点。按照载荷平台的差异,三维激光扫描主要分为地面、车载和机载3类。其中,地面激光扫描仪如国外的Faro Focos3D、国内的LS300等通常被安置在地面三脚架上,车载激光扫描仪如iScan移动测量系统等安置在汽车上,机载激光雷达主要在飞机、热气球等移动搭载平台上应用。随着光学、电子学的不断发展,以及GPS技术、惯性导航技术、CCD影像及激光测量技术的发展与成熟,多平台和多传感器集成技术成为获取地球空     

多时相无人机影像的烟草轮作精细监测

针对大区域烟草轮作监测缺乏有效手段的问题,文章提出了基于无人机摄影测量技术进行高精度烟草轮作种植情况的监测方法:首先基于两个时相的无人机遥感影像分别生成数字正射影像;然后通过人工解译获取两个时相的烟田空间分布图;最后利用地理信息系统空间分析功能对两个时相的烟田空间分布图进行处理获取烟草轮作信息。在山东省临沂市的两个乡镇开展了应用,取得了良好的示范效果,对农作物轮作监测有参考价值。     

机载LiDAR点云数据与影像数据融合

分析机载LiDAR系统获取的点云数据与影像数据的优缺点,从而取长补短,将二者进行叠加融合,并成功地将航空影像的光谱信息赋给相对应的LiDAR点云,弥补了LiDAR点云在光谱信息方面的缺陷,为LiDAR点云数据的后续处理提供重要的信息支持。     

机载激光点云与影像数据融合方法的研究

影像信息可以反映综合地表纹理、光谱信息及空间属性信息。结合高分辨率的影像信息,机载激光点云数据即可成为获取DEM及地形特征的良好数据源。讨论了数据融合的两种方式,结果表明,基于多元数据拥有丰富的物方信息,其融合数据在DEM过滤及特征提取方面有优势。     

一种POS数据辅助多视角倾斜航空影像匹配方法

提出一种利用POS辅助多视角倾斜影像匹配的算法。首先,利用POS数据对倾斜影像进行近似核线纠正;然后,用SIFTGPU算法对纠正影像进行特征匹配,根据匹配结果计算出两张影像的水平和垂直方向视差进而求得其近似重叠区域;将重叠区域进行分块特征匹配,采用比值提纯法、视差约束和RANSAC算法等约束条件剔除误匹配;最后,将匹配结果通过POS数据反算回到原始影像上。试验结果表明,将POS数据应用到多视角倾斜影像匹配中,可快速获得比常规影像匹配方法数量更多、分布更均匀的匹配点。     

应急响应中PixelGrid无人机遥感数据处理的关键技术与应用

随着数字摄影测量技术的发展,低空无人机摄影方式得到了很大的重视。在灾害应急领域,可帮助获得受灾地区高质量的正射影像图、DEM和全景图等产品,及时获取灾区的准确信息,为救灾减灾提供方便。而考虑到无人机摄影不同于常规摄影方式,需要在提高大量数据的处理速度的前提下,也能保证处理成果的精度符合应用要求。本文以高分辨率遥感影像一体化测图系统（PixelGrid）为依托,介绍对灾情发生后获得的影像数据进行快速处理的相关方法、实现技术及应用。     

多源遥感数据协同滑坡应急监测应用研究

在分析总结多源遥感数据在滑坡应急监测方面的应用研究现状与趋势的基础上,提出了一个基于高分辨率光学卫星遥感数据、卫星雷达数据和无人机遥感数据的多源遥感数据协同滑坡应急监测方法,构建了数据获取、快速处理和应急监测信息提取的技术流程;并通过恩施屯堡乡滑坡应急监测的实际案例,验证了多源遥感数据协同作业在滑坡应急监测中的应用,具...     

无人机影像匹配点云技术在道路测设中的应用

随着技术的进步和经验的积累,无人机航测应用领域不断拓展,点云逐渐成为一种新型测绘地理信息产品。点云的应用可以大幅提高工作效率、降低外业劳动强度,深受测绘工作者青睐。天狼星无人机作为一款高精度测量型无人机,其影像匹配点云可以制作高精度数字高程模型,可用于道路测设土方量计算、任意断面设计。本文以某高速公路道路测设项目为例,通过精度分析、方案对比,阐述了新技术应用的可行性,可为类似的工程项目提供参考借鉴。     

GB-InSAR集成GIS的露天煤矿边坡变形监测

对露天矿边坡进行实时、精确测量可为边坡提供可靠的预警和治理信息,直接关系到露天矿的生产连续性和效益。地基SAR干涉测量技术（GB-InSAR）是最近10年发展起来的一种相对较新的变形监测技术,具有全天候、全天时的观测特点。而国内针对露天矿边坡变形监测大多处于试验阶段,缺乏长时间连续观测的能力,本文详细地阐述了GB-InSAR的基本原理,并将GB-InSAR得到的变形数据与GIS有机地连接起来,利用GIS强大的空间显示、分析能力,高效、实时、直观地展示变形信息,为露天矿生产提供了有力的决策支持。     

古建筑激光点云-模型多层次一体化数据模型

目前,主流的激光点云数据模型仍以散乱点组织为主,且点云与模型分开组织。本文应古建筑激光点云处理建模的数据组织需要,通过点云、模型的关联组织和古建筑层次编码等方法,创建了古建筑激光点云-模型多层次一体化数据模型。并通过实例应用进行了验证,效果较好,为点云的复杂数据组织提供了借鉴。     

利用点云构建隧道断面的形变监测方法

提出了一种利用激光点云数据提取隧道断面并进行叠加分析的隧道形变监测方法。首先对获得的隧道点云在XOY面和YOZ面的投影中值进行了二次多项式拟合,提取出隧道中线作为基准;然后根据中线构建了隧道内壁任意位置的断面,并对同一位置不同时期的隧道断面进行了叠加分析,得到了隧道的整体形变情况。通过与常规监测方法结果进行对比分析,验证了该方法的有效性,且能够更直观地表征隧道的体变形状况。     

利用三维点云数据的地铁隧道断面连续截取方法研究

提出了一种可应用于变形监测的基于三维激光点云的隧道断面连续截取方法.该方法分为点云拼接、中轴线提取和断面截取.隧道中轴线的提取通过随机采样一致性算法和最小二乘平差算法完成;断面截取过程先基于隧道轴线信息调整隧道姿态,再对隧道数据采取局部曲面拟合进行,其中引用了限制最小二乘算法和随机采样一致性算法.采用RIEGL VE-400获取的地铁隧道点云数据进行了验证.实验证明了本文方法在三维激光扫描技术的应用方面具有一定的实践意义.     

复杂带状地形条件下的地面三维激光扫描点云数据采集与配准处理试验

对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。     

海量低空机载LiDAR点云的地形断面快速生成算法

针对现有算法二次插值造成的精度损失问题,结合新兴的低空机载LiDAR技术,提出了一套高精度地形断面快速、自动生成算法。该算法通过内存映射和断面线缓冲区分析,从海量点云数据中快速提取构TIN点集;优化了逐点插入法,实现局部Delaunay三角网的快速构建;根据三角网拓扑关系,实现断面线与TIN的快速求交,生成并优化地形断面图。实验结果表明,算法克服了海量数据处理时计算机内存不足的瓶颈问题,并有效避免了二次插值造成的精度损失,且运行高效。     

结合点云和影像的标靶自动识别与中心提取

针对多站地面激光点云拼接中标靶自动识别困难的问题,提出了结合光学影像和点云深度信息的标靶自动识别方法,以及模板自匹配的标靶中心提取方法,实现了标靶的自动识别和中心提取.经室内、室外两种环境真实数据的验证,该方法能自动识别布置在室内、室外场景中的标靶;对自动识别的标靶进行中心提取,精度均在2 mm之内,与人工提取结果一致,证明了方法的有效性和稳定性.该方法为基于标靶的点云自动拼接提供了良好的技术支撑.     

面向三维城市建模的多点云数据融合方法综述

多细节层次的三维城市模型是数字城市和智慧社会的关键空间数据基础设施,从基于稀疏点线特征的交互式半自动化建模到基于密集点云的自动化智能化建模已经成为国际学术界和工业界的热点前沿。由于立体城市空间结构的复杂性,多类型、多站点和多时相的点云数据融合处理是三维城市建模的基本途径,其基本思想是将具有不同视角、密度、精度、尺度、细节、时间历元等特征的多点云数据进行一致性融合表达与集成处理,建立可直接面向计算分析的智能化表达的多点云模型。归纳总结了多点云数据的主要特点,针对时空基准与精度、尺度、语义3个层面的一致性处理,分析了多点云数据融合的主要发展趋势,并凝练了面向三维城市建模的多点云数据融合关键问题。     

低空UAV激光点云和序列影像的自动配准方法

提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。     

GPS和伪卫星组合定位技术及其在形变监测中的应用研究

GPS作为当今最先进的测量手段之一,其精密定位理论和技术已在大地测量、地壳运动监测、精密工程测量等诸多领域得到了广泛的应用.但受GPS系统本身的因素限制,GPS在垂直方向上的定位误差通常为水平方向的2～3倍;并且在水电工程深峡谷遮蔽严重的区域,GPS定位精度会迅速下降,甚至完全无法定位.在水下、地下、室内和隧道内也还无法采用GPS定位.