机载激光雷达测深数据处理与应用

机载激光雷达测深系统(ALB)是除声呐测深系统之外最可靠的遥感水深测量系统。随着ALB的商业化,越来越多的研究机构能够获取到水体全回波数据,对水体全回波数据的处理方法也越来越多。本文首先介绍ALB测量原理的基础上,对全波数据的预处理和波峰搜索算法进行概述,并对这些处理方法的优缺点进行总结。考虑到激光脉冲和水面、水体以及水底的作用是个复杂的过程,所以文章接着分析了影响ALB测深精度的主要因素(水深、水质和水下底质反射率),并在最后总结归纳了ALB系统在水下地物分类中的最新应用现状和未来应用的发展趋势。     

基于LiDAR-DP的机载激光雷达数据处理

基于国产机载LiDAR数据处理软件LiDAR-DP,总结了机载LiDAR数据处理的技术流程,并根据该流程对LiDARDP的相关功能进行了研究。利用LiDAR-DP对实际数据进行了DEM生产试验,并与同类商业软件进行了功能对比。结果表明,LiDAR-DP是一款优秀的国产机载LiDAR数据处理软件,完全能满足DEM的生产需求。     

机载激光测深的技术装备

本文介绍了机载激光测深仪的发展历史和现状及其技术原理、特点和使用范围，并简述了激光测深仪的发展趋势，仅供广大测绘工作者参考。     

基于机载激光雷达的滩涂测绘关键技术研究

高效、高质量的测绘成果是滩涂资源开发利用的重要前提。采用传统航空摄影测量与遥感手段存在像控点布设困难、影像间不易匹配、项目周期长等问题。因此,针对激光雷达点云数据高密度、高精度的特点,根据测绘地理信息部门和海洋与渔业部门的需求,研究适应于浙江省宁波市滩涂DOM、DEM、DSM和DLG生产的合理方案,为工程实践提供技术支持。     

机载激光雷达对地定位误差分析

简要介绍了机载激光雷达的发展现状。依据机载激光雷达对地定位的基本原理,在综合分析几大误差源的基础上,推导了对地定位综合误差模型。并根据现有机载激光雷达的精度参数,对不同误差源的影响进行了定量分析,得出了一些有益的结论。     

机载激光测深系统测深误差源的研究

机载激光测深系统将成为21世纪精细测绘海底地形和探测水下目标的高新技术设备。本文论述了影响机载激光测深精度的附设误差和海水深度的测量误差两大误差源。     

运用MODIS遥感数据评测南海北部区域机载激光雷达测深系统参数

为研究中国南海北部海域在CZMIL海道测量模式下的最大可测水深的空间分布情况,首先探讨了现有的南海北部海域漫衰减系数K_d（490）反演算法,运用南海北部海域水色实测数据建立了漫衰减系数K_d（490）和K_d（532）之间的数值关系,总结了漫衰减系数K_d（532）和CZMIL系统最大可测水深之间的关系。通过2014年Aqua-MODIS遥感光谱数据得到了南海北部海域1月、6月、10月的海水漫衰减系数K_d（532）参数,研究发现6月份时该区域平均漫衰减系数相对较小,于是进一步合成了该月份的CZMIL系统测深能力空间分布图。结果表明：CZMIL系统在南海北部海域的可测水深约为0~71.18 m;6月份比1月、10月更适合激光测深作业。该研究为南海北部海域开展激光测深作业的时间选择和飞行方案的制订提供了参考。     

机载激光雷达数据提取DEM的关键技术分析

结合激光雷达数据的特点,着重分析利用激光LiDAR数据提取DEM的几个关键技术：预处理技术、滤波技术、DEM构建与质量评价技术。通过分析,为快速、高效、准确地获取DEM基础数据提供一个技术方案。     

机载激光雷达数据的误差分析及校正

数据质量分析是遥感机理/应用研究（尤其是定量遥感）首要和关键的一步,直接影响遥感反演的精度和遥感应用的效果。激光雷达（Light Detection and Ranging,LiDAR）是一种新兴的主动遥感技术,对数据后处理算法的研究还有待进一步加强,尤其对激光雷达数据的质量分析显得十分迫切。采用了一种基于扫描航带间重叠区数据分析的方法对LiDAR数据质量进行评价,分析误差来源,计算误差的大小,并分别对数据的随机和系统误差进行校正。以机载激光雷达数据为例来进行验证,实验结果表明,这种方法能有效地减少数据误差,达到提高数据质量的目的。     

基于机载激光雷达的城市空间信息提取的研究

机载激光雷达能够快速采集大范围区域表面高精度、高密度的三维点云数据,被广泛用于城市空间信息获取。但是,相较于日益成熟的硬件系统,它在数据的高效、自动化处理方面存在缺陷,成为当前国内外的研究难点和热点。地形、建筑物和道路作为城市区域主要地理要素,空间信息提取方法一直以来是研究重点。对此,分析了目前常用的基于机载激光雷达这三类地理要素提取方法特点,自动化处理难点以及未来需要进一步研究的主要问题。     

基于机载激光雷达技术的城市三维数据建设

三维激光扫描技术获取的点云数据是目前世界上先进的测绘新技术成果之一,它不仅可以实现三维场景复制,而且与其他测绘技术手段相比,数据更丰富,精度更高。本文首先介绍了激光点云数据获取的原理,叙述了基于点云数据制作三维建筑体框模型和DEM的技术方案,进而详细讲解了点云数据处理和建立建筑物体框模型的流程。     

基于机载激光雷达测量技术的铁路勘测方法

<正>一、引言近年来,我国掀起了铁路建设高潮,建成了一批时速250和350 km/h的高速铁路。在今后的一段时间里,铁路建设任务将十分繁重。铁路工程勘测是勘察设计流程的首要工序。目前,铁路勘测主要采用航空摄影测量方法测绘1∶2000地形图,采用GPS技术、全站仪及水准测量方法进行线路测量。该方法存在的主要问题是工作效率较低,在险、难勘测工程环境下采用GPS和全站仪进行线路测量给     

基于Terrasolid的机载激光雷达点云去噪研究

机载激光雷达外业数据采集过程中不可避免地产生噪声点,噪声点会被误认为地面点而造成地形数据不准确,手动剔除噪声点耗时费力,难以满足生产需求.因此,本文以Terrasolid为处理平台,针对三类噪声点数据进行自动分类,并利用Kappa系数验证其与手动分类的一致性,获取得到较高精度的去噪点云.     

机载激光雷达的优势与发展

基于机载激光雷达技术在测绘行业应用的特点和优势,对机载激光雷达的优点进行介绍,对其发展趋势进行总结,并展望了应用前景。     

影响机载激光雷达点云密度的因素分析

针对机载激光雷达设计点云密度与实际获取不一致的问题,该文从参数设计、设备性能、摄区情况和综合要求等方面讨论影响点云密度的因素,分析各个因素对点云密度的影响程度,提出了保证点云密度的一般方法。基于影响因素分析结果,该文从工程实践出发,系统性地介绍了点云密度设计思路并验证点云密度影响因素。研究结果为如何设计机载激光雷达点云密度提供参考依据,对工程项目设计和数据处理具有一定指导意义。     

机载激光测深海面扫描轨迹计算与分析

介绍了机载激光测深技术的椭圆扫描原理,推导出在椭圆扫描方式下计算激光海面扫描轨迹的数学模型,并进行了编程模拟运算、绘图和扫描特征分析。     

机载激光测深波形去噪算法对比分析

对机载激光测深数据进行去噪拟合是提取水底地形的关键步骤.本文对比了小波自适应阈值去噪、经验模型去噪(EMD)以及联合去噪的效果,利用多元高斯拟合对去噪效果进行检验.对比得到了最优去噪算法及最优参数选择,实现对海底特征的高精度提取.结果表明:在测深数据进行小波阈值去噪时,固定阈值小波去噪效果优于其他去噪效果,去噪分解层级...     

机载激光雷达点云滤波算法分析与比较

机载点云数据在城市三维建模、DEM提取中应用广泛,而机载点云滤波是这些应用的基础。因此,这里对机载点云滤波算法设计所依据的地面特征和滤波结果的精度评定方法作了总结,并对现有滤波算法进行了分类描述。最后着重对滤波算法做了直观的对比分析,为后续点云数据滤波处理研究提供参考。     

亚热带森林参数的机载激光雷达估测

通过应用机载激光雷达数据,在分析云南省中部的78块样地的基础上提出2个预测森林不同生物特性的统计模型(加权平均高度的预测模型和生物量的预测模型),并讨论了预测结果及其精确性。从激光雷达数据中提取了2组变量(树冠高度变量组和植被密度变量组)作为自变量,采用逐步回归方法进行自变量选择。结果表明,激光雷达数据与森林的平均树高和地上各部分生物量有很强的相关性。对于3种不同森林类型(针叶林,阔叶林和混交林),平均树高估测均能达到比较高的精度;生物量的估测结果是针叶林优于阔叶林,混交林的生物量与激光雷达数据则没有明显相关性。最后,对回归分析的结果和影响预测精度的因素进行讨论,认为预测结果的精度可能与森林类型、激光雷达采样时间和采样密度以及坐标误差等因素有关。     

机载激光雷达数据简化算法的研究

机载LIDAR数据量庞大,其中包含了大量的冗余信息,这些信息占用了大量的存储空间,给LIDAR数据的应用和传输带来不便。本文针对此,提出了距离—梯度简化算法,试验结果表明,该算法能很好控制点云的简化程度,最大限度地删除点云中的冗余信息,自适应地保留地形特征信息,从而为点云的可视化、网络传输及其应用提供参考。