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针对机载LiDAR点云数据航带间高差较大问题,对有无构架线及POS解算精度不同两种情况进行分析。发现机载POS数据解算精度对点云数据航带间高差有较大影响,并得出减小点云数据高差的POS数据解算精度需要满足的条件。 相似文献
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机载激光雷达平均树高提取研究 总被引:16,自引:3,他引:13
为了研究机载激光雷达(LiDAR)树高提取技术,以山东省泰安市徂徕山林场为实验区,于2005年5月进行了机载LiDAR数据获取和外业测量.通过对LiDAR点云数据的分类处理,分别得到了试验区的地面点云子集、植被点云子集和高程归一化的植被点云子集.基于高程归一化的植被点云子集计算了上四分位数处的高度,与实地测量的数据进行了比较,并结合中国森林调查规程进行了实用性分析.结果表明:对于较低密度的点云数据,使用分位数法可以较好地进行林分平均高的估计;机载激光雷达技术对树高估计是可行的,精度都高于87%,总体平均精度为90.59%,其中阔叶树的精度高于针叶树.该试验精度可以满足中国二类森林调查规程中平均树高因子的一般商品林和生态公益林的精度要求,对国有商品林小班的调查精度要求(5%)存在一点差距,需要在国有商品林区进一步开展验证工作.对本试验区而言,已经可以满足其作为森林公园生态公益林的调查要求. 相似文献
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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。 相似文献
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历史航空影像真实地反映了各个历史时期的地表形态、社会经济与环境状况等信息,客观有效地记录了地表演化变迁过程。早期历史航片山地植被覆盖率低,城市建筑物相对稀疏,通过航测法获取的DEM数据理论上可以直接反映山地的地形,且精度会优于现今植被茂密、覆盖率高的数码航片获取的DEM精度。本文基于区域网空三加密、密集匹配以及滤波分类等关键技术,对1979年浙江省某市北部山地区域秃山地表航空影像资料进行处理,获取高精度DEM数据,并通过与机载激光雷达获取的点云数据以及野外实地高程点测量值进行比较。结果表明,通过历史秃山地表航空影像获取的DEM数据山地精度优于0.8 m。 相似文献
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通过无人机搭载激光雷达(LiDAR)测量系统进行电力线巡检实验,提出了一种基于多系统精密单点定位(PPP)的机载LiDAR电力线巡检方法,重点分析了基站差分、单系统PPP、多系统融合PPP三种处理策略生成POS数据的方法,并利用江苏省中北部采集的机载雷达数据及人工布设的控制点结果进行验证. 实验结果表明:三种方法得到的POS数据均方根误差(RMSE)均在0.016 m以内,与单系统PPP相比,多系统PPP在高程方向提高了12%,在东(E)方向提高了21%,在北(N)方向提高了17%,文中提出的方法生成三维(3D)点云数据精度较高,生成的点云数据精度满足精细电力线巡检的要求. 相似文献
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传统低空航空摄影测量需要布测一定数量且分布均匀的像控点,像控点的布测需要外业投入大量的人力、财力、物力,耗时费力,且内业数据处理也相应地增加了很多的工作量。本文以免像控的机载激光雷达(LiDAR)点云融合技术为例,通过选取四种不同的方案比对分析获取的点云高程精度,探讨免像控机载LiDAR点云融合技术在不同方案下的点云高程转换精度的影响因素。研究结果表明,除了在试验区周边合理选择分布均匀的控制点外,将一次点云高程拟合残差空间分布变化异常的控制点,作为二次点云高程拟合点的选取依据进行点云高程拟合参数求解,也可以提高点云的高程精度。 相似文献
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蔡悦 《测绘与空间地理信息》2020,(3):157-159,164
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。 相似文献
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在GPS/INS辅助航空摄影测量作业过程中,如果GPS失锁时间过长将会影响到整个机载POS数据后处理精度,从而影响制图效果。文章旨在研究解决传统基于位置、速度组合的松耦合导航系统在GPS失锁情况下后处理精度不高的问题,提出基于伪距、伪距率的紧耦合导航系统:在保证外符合精度前提下,后处理后的位置内符合精度达到0.05m、航向角内符合精度约为0.005deg,各项指标均满足国外GPS/INS辅助航空摄影测量系统解算精度要求。研究结果可以为解决相关问题提供参考。 相似文献
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采用机载激光雷达测量系统对检校场进行点云获取,融合基站数据进行飞行轨迹处理,然后运用区域网提取及最小二乘平面拟合算法进行点云平面提取及拟合,进而改正机载激光雷达测量系统偏心角误差,并采用模拟数据说明该算法的可行性。 相似文献
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利用小型低空航摄平台和非量测小相幅相机,搭载动态GNSS/INS组合系统进行空三加密,研究无人机搭载GNSS/INS辅助在不同分辨率、不同基线数量条件下的像控点布设以及空三加密,并对其平面精度、高程精度进行分析,以实现利用少量地面控制点进行大比例尺地形图测图。 相似文献
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《测绘通报》2019,(Z2)
随着机载LiDAR技术的发展,我国对高精度的数字产品的生产要求也在不断提高。机载LiDAR点云数据航带间拼接误差一直是影响数字产品的主要因素之一。因此,消除或减弱系统误差影响,提高数据精度具有重要理论意义和工程实用价值。本文对机载LiDAR点云航带拼接误差问题进行分析,以Leica ALS70机载点云数据为数据源,利用Graf Nav8.4软件、Leica Geosystems MFCPP软件、Micro StationV8软件及Terra Soild对某省机载LiDAR点云数据进行航带拼接方法的分析。本文首先利用检校场对点云数据系统误差进行了修正,航带间重叠区域高程偏差图初步分析,然后通过构架线对架次航线拼接进行了整体分析,最后利用区域内像控点资料对点云数据高程精度进行了改正。试验结果表明:该方法提高了点云数据拼接精度,在实际生产过程中提高了预处理的工作效率,提高数字产品的质量。 相似文献
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基于机载激光雷达LiDAR(Light Detection and Ranging)数据识别震后建筑物震害,其前提是快速准确地提取建筑物点云。通过分析地震灾区机载激光雷达点云中提取建筑物点云的诸多难点,已有的方法难以达到预期效果,因此提出融合同机航空影像数据的方法,实现了震后灾区建筑物点云的获取。该方法首先在数据预处理的基础上,利用布料模拟滤波CSF(Cloth Simulation Filtering)算法进行点云滤波,得到地面点云和非地面点云(主要是建筑物、植被和车辆行人等),并将航空影像红波段光谱信息赋予非地面点云;然后基于灰度直方图阈值分割的方法剔除植被点;最后对剩余激光脚点利用具有噪声的基于密度的空间聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法进行聚类提取最终的建筑物点,并与参考建筑物点比对,进行精度验证,得到建筑物点云提取的漏检概率、虚警概率分别为15.61%、7.52%,总体精度可达84.39%。结果表明,在一定精度要求范围内,该方法能有效实现地震灾区建筑物点云的提取,可为震后机载LiDAR建筑物点云提取提供技术参考和方法借鉴,为建筑物震害识别做好基础工作。 相似文献
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针对无人机倾斜摄影技术受遮挡影响较大和难以穿透植被茂密地区的问题,本文提出了城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云进行小区域大比例尺数字地形图的更新方法。首先采用五镜头六旋翼无人机分别以垂直和平行主要建筑物楼群方向进行2次全区域拍摄,以及无人机机载激光雷达全区域采集点云,并对高度不足10 m的别墅区进行单镜头低空补飞。然后融合倾斜影像点云与机载激光点云建模,经过3种建模方案对比,融合建模的倾斜三维模型的位置精度和模型质量均最优。最后基于此模型进行测图。精度评定结果表明,城市复杂地形环境下在飞行方案和像控点布设合理的情况下,通过倾斜三维模型采集的数字地形图的平面和高程精度完全满足并优于深圳市1∶1000数字地形图动态更新的精度指标。 相似文献
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针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。结果表明,在航高为30m、扫描范围为(-50°,5°)的情况下,无人机激光雷达获取的激光脚点坐标误差和由激光点云估测低矮树高(3m以下)的误差均可以达到cm级;激光点云估测单一树木高度与实测高度的决定系数为0.977,均方根差为5cm,标准均方根差为4%。因此,应用无人机激光雷达数据可以快速、精确获取低矮植被高度信息,进而为反演植被生物量和植被长势信息监测提供重要依据。 相似文献