机载激光雷达测量技术在铁路勘测中的应用

本文研究了机载激光雷达技术应用于铁路勘测设计数据处理工作中的关键问题,并将机载Lidar测量技术与传统航测技术进行了对比分析,提出了机载激光雷达数据处理方面还需深入探讨的问题。     

一种基于区域增长的机载LIDAR滤波

机载Lidar的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前国际研究的重点和难点之一。本文根据Sithole对裸露地面的定义,将"区域增长"用于机载Lidar滤波。通过不同测区进行实验并与八大经典滤波相比较,给出滤波前后结果。实验结果表明该算法自适应能力强,计算速度快,滤波效果好,具有较高的稳健性。     

机载Lidar点云快速生成DEM关键技术研究

机载Lidar点云数据能快速获取DEM数据,并真实反映三维地面信息,其关键技术是地面点云的分类提取。本文主要介绍Lidar点云数据的地面点分类和地形特征线绘制等关键技术。     

机载Lidar数据的农作物覆盖度及LAI反演

虽然Lidar点云数据已被广泛应用于获取森林各项结构参数,但这些方法并不适合于低矮的灌丛、林地和农作物。本文以玉米为研究对象,提出利用机载Lidar点云数据的强度信息和全波形数据中的距离与扫描天顶角信息,反演农作物覆盖度和LAI的方法。在黑河进行的飞行实验和地面验证表明,该方法具有较高精度,也表明Lidar在低矮自然植被监测和农业应用上有较大潜力。     

基于机载Lidar数据辅助的林地信息提取

利用机载Lidar数据进行了林地信息提取,并对提取结果进行了矢量化处理,结合高分辨率航空RGB影像进行进一步林地信息快速分类.通过对比,可以看出分类精度得到了显著的提升,解决了单一RGB高分影像分类困难的问题,为Lidar数据的进一步研究提供了新的思路与方法.     

机载激光雷达在公路纵横断面测量中的应用

本文介绍了机载激光雷达(LiDAR)系统原理和点云数据处理流程,结合高速公路纵横断面测量项目实例,阐述了机载激光雷达生产的航线规划设计、数据获取及数据处理,并对生成的DEM质量进行了验证,结果说明机载激光雷达能满足公路纵横断面测量的精度要求。     

机载LiDAR技术在山区高速公路勘测设计中的研究与应用

结合宁都至定南高速公路勘察设计项目,对机载LiDAR技术数据获取、数据处理及在高速公路勘测中的应用进行了详细的研究,成功完成了线路的地形图、数字高程模型、纵横断面的制作,并对其进行了精度分析,论证了机载LiDAR技术在山区高速公路勘测中的可行性,得出了一些有益的结论。     

机载激光雷达测高试验及精度评价

基于Lidar系统所获取的点云数据,通过过滤将区域内的地形特征信息与地物信息相分离,获得高精度的DSM及DEM,并利用外业GPS实测数据对过滤后的试验区Lidar地形数据精度进行评价,为激光雷达技术应用于较大规模的测绘生产提供参考。     

山西亚太数字遥感新技术有限公司

山西亚太数字遥感新技术有限公司于2003年12月,在太原市高新区注册成立,属民营高科技企业。主要从事机载激光Lidar数码航摄、Des大面阵数码航摄技术的开发、应用和推广。可提供数码航空数据采集、数据处理、数字成图、三维景观模型并建立地理信息系统等全方位多品种的服务;     

机载Lidar数据快速滤波方法

机载Lidar是可以快速获取数字表面模型(Digital Terrain Model,DTM)的一种遥感技术。它能够快速获取大范围地面精确的三维坐标,得到高密度的点云。为了从点云数据中提取地形信息,必须对地面点和非地面点进行分类,称之为滤波。现有算法不适合用于处理大规模数据。本文提出一种快速滤波方法,实验结果表明该方法能够快速准确地提取地形点。与现有的滤波方法相比较,其最大的特点是将二维滤波问题简化为一维滤波,滤波速度快。     

机载LiDAR系统及其在水利中的应用

机载LiDAR系统是一种主动式的对地观测系统,主要由中心控制单元、POS系统、激光扫描测距系统和数码相机组成。可以精确、快速地获取地面3维数据以及与其匹配的影像数据,从而生成高精度的4D产品。文中论述了LiDAR工作原理,介绍了机载LiDAR系统的组成,LiDAR数据的处理流程。最后,探讨了机载LiDAR系统在水利行业中的应用。     

A general-purpose framework for parallel processing of large-scale LiDAR data

ABSTRACT

Light detection and ranging (LiDAR) data are essential for scientific discoveries such as Earth and ecological sciences, environmental applications, and responding to natural disasters. While collecting LiDAR data over large areas is quite possible the subsequent processing steps typically involve large computational demands. Efficiently storing, managing, and processing LiDAR data are the prerequisite steps for enabling these LiDAR-based applications. However, handling LiDAR data poses grand geoprocessing challenges due to data and computational intensity. To tackle such challenges, we developed a general-purpose scalable framework coupled with a sophisticated data decomposition and parallelization strategy to efficiently handle ‘big’ LiDAR data collections. The contributions of this research were (1) a tile-based spatial index to manage big LiDAR data in the scalable and fault-tolerable Hadoop distributed file system, (2) two spatial decomposition techniques to enable efficient parallelization of different types of LiDAR processing tasks, and (3) by coupling existing LiDAR processing tools with Hadoop, a variety of LiDAR data processing tasks can be conducted in parallel in a highly scalable distributed computing environment using an online geoprocessing application. A proof-of-concept prototype is presented here to demonstrate the feasibility, performance, and scalability of the proposed framework.     

机载LiDAR技术

机载LiDAR集成了GPS、IMU、激光扫描仪新一代航空遥感系统,能利用飞行获取的原始数据直接生成DEM和正射影像图,而无需任何或仅需少量的地面控制点。与传统的摄影测量技术相比,机载LiDAR可以节省大量的人力、时间和经费。在过去十年,机载LiDAR作为精确、快速的地球表面三维测量方法已得到广泛的认同,本文详细介绍了机载LiDAR的基本原理、技术结构及数据处理流程。     

机载LiDAR数据和航空影像基于角特征的配准

机载激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统近年来逐渐成为一种新兴的测量手段,是一种可以直接提供大量地面离散点的高精度三维信息的主动式遥感技术,具有依赖控制测量条件少、受天气影响小、自动化水平高等优点。然而LiDAR获取的数据主要是离散激光点云,具有高精度的空间结构信息而缺少纹理和光谱信息。将LiDAR数据和遥感影像数据进行融合将是当今测绘科学研究的方向之一。融合影像数据和点云数据的关键步骤就是将两者进行高精度的配准。     

线扫描式机载LiDAR系统误差影响分析研究

机载LiDAR系统会受到多种误差源的影响,系统误差会给激光脚点的坐标带来系统偏差。针对安置向量误差、安置角误差、激光测距误差以及扫描角尺度因子误差这几种重要误差源,从机载LiDAR系统几何定位方程出发,推导了机载LiDAR系统误差影响计算公式,并结合模拟实验,分别研究了这几类误差源对激光脚点定位精度的影响规律,从理论上分析了各类误差对机载LiDAR系统定位精度的综合作用。文中的结果为设计系统检校方法并消除这些系统误差的影响提供理论依据,具有重要的参考价值。     

船载移动激光三维测量系统安置角偏差检校

船载移动激光三维测量系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航测量单元等于一体的多传感器集成系统,具有效率高、精度高、三维测量等特点,可解决码头、河道、海岛礁测绘中传统方法难以测量的难题。船载移动激光三维测量系统的高精度时空同步是实现数据融合和高精度三维测量的保证,安置角偏差检校是船载移动激光三维测量的关键步骤。本文首先分析了船载移动激光三维测量系统中相关坐标系之间的转换关系,提出了一种以桥体为检校场的安置角偏差消除方法。该方法在时空配准的基础上,通过扫描测线内桥体结构的偏移量分别计算侧滚角、俯仰角及航向角的安置角偏差,最后通过控制点验证误差改正后的测量精度。试验结果证明,本文方法易于实施,且具有较高的准确性,能够有效保障船载移动激光测量数据的质量和精度。     

激光雷达森林参数反演研究进展

激光雷达通过发射激光能量和接收返回信号的方式,来获取高精度的森林空间结构和林下地形信息。全波形激光雷达通过记录返回信号的全部能量,得到亚米级植被垂直剖面;离散回波激光雷达记录的单个或多个回波,表示来自不同冠层的回波信号。星载激光雷达一般采用全波形或光子计数激光剖面系统,仅能获取卫星轨道下方的单波束或多波束数据,用于区域/全球范围的森林垂直结构及变化观测。机载激光雷达多采用离散回波或全波形激光扫描系统,能够获取飞行轨迹下方特定视场范围内的扫描数据,用于林分/区域范围的森林结构观测。地基激光雷达多采用离散回波激光扫描系统,获取以测站为中心的球形空间内扫描数据,用于单木/样地范围的森林结构观测。激光雷达单木因子估测方法可分为CHM单木法、NPC单木法和体元单木法3类。CHM单木法通过局部最大值识别树冠顶点,采用区域生长或图像分割算法识别树冠边界或树冠主方向,NPC单木法一般通过空间聚类或形态学算法识别单木,体元单木法在3维体元空间采用区域生长或空间聚类算法识别树冠。根据激光雷达冠层高度分布可以估测林分因子,冠层高度分布特征来自于离散点云或全波形。多时相激光雷达可用于森林生长量、生物量变化等监测,以及森林采伐、灾害等引起的结构变化监测。随着激光雷达技术的发展,它将在森林调查、生态环境建模等生产与科学研究领域中得到更为广泛的应用。     

基于LiDAR的农田地形环境三维重建方法

为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点,提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台,应用C++语言编写了系统数据的采集程序;在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定,研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法;同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数,对系统精度进行了评价;最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明,在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富,精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%,验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性,同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。     

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。     

机载激光雷达全波形数据与系统点云差异的定量分析

目前常用的小光斑机载LiDAR波形数据与系统点云数据的来源相关性较大,波形数据的优势难以严格定量地评价和比较。LeicaALS60机载LiDAR系统记录的全波形数据与点云数据相对独立,点云数据来自硬件系统脉冲探测方法,而波形数据是未加处理的原始回波序列。本文对原始波形数据进行分解获取发射脉冲的全部回波,与系统探测点云进行了定量对比,并选取典型林区和城区数据,得到波形在两种地物类型中垂直信息获取能力的定量表征参数。结果表明,波形数据对不同地物类型均能丰富垂直结构信息和提高点云垂直分辨率,且这种提高在林区表现优于城区人工建筑和裸地;激光对树木冠层的穿透能力更明显地表现在回波波形信息中,相较于传统点云激光雷达,全波形LiDAR在森林垂直参数获取方面潜力更大。