基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准

针对航空和地面LiDAR数据配准中点云数据的共轭特征较少且精度差异较大的问题,提出了一种基于可移动角点的航空和地面LiDAR数据配准方法:从航空和地面LiDAR数据中分别提取相应的建筑物角点,采用6参数模型对角点进行初始配准;以地面角点为参照,利用迭代移动方法对误差较大的航空角点进行修正;最后根据移动后的航空和地面角点计算获得点云配准关系。实验结果表明,该文方法可取得较好的点云配准效果,角点修正后能有效提升点云配准精度,适合于含有角点特征的航空和地面LiDAR数据配准。     

顾及城区机载LiDAR数据特征的配准算法

条带配准是点云数据处理的一个重要环节.文章介绍了经典ICP配准算法的基本原理;考虑到城区机载LiDAR数据中地物的组成、空间分布等特征,提出了一种ICP算法中对应点集的选择策略,并建立了城区机载LiDAR数据的自动配准流程.利用河南安阳试验场的真实点云数据进行配准实验,结果表明在不需要人工干预的情况下,可以很好地将条带数据拼接在一起,建立无缝点云数据.     

利用6元组松弛法自动配准LiDAR数据与航空影像

提出了利用6元组松弛匹配方法实现LiDAR数据与航空影像自动配准的方法。根据建筑物的一般建造原则定义其角点,利用同一水平面的任意3个角点组成的三角形投影前后相似的特点,采用基于6元组的松弛法匹配同名角点,最后利用投影变形规律优化匹配结果。实验证明,该方法无需航空影像内外方位元素,与尺度差异、旋转角无关,基本实现了LiDAR数据与航空影像自动、精确配准。     

基于车载LiDAR数据的道路横纵断面获取

传统道路横纵断面获取主要是先利用全站仪或实时差分定位技术RTK放样得到中桩,再测出每个横断面的高程,费时费力。针对传统方法获取效率低、成本高的问题,提出了一种利用高精度车载LiDAR数据进行道路横纵断面获取的方法。首先对获取的点云数据进行预处理,然后进行点云滤波、路面点云精确提取,最后通过对路面点云数据构建地表数模的方式制作道路横纵断面图。工程实践表明,该方法可高精度自动提取道路横纵断面,提高了道路勘测设计的效率。     

基于车载LiDAR数据的高精道路地图制作

利用车载LiDAR技术,设计了一套从移动测量车数据采集、点云数据处理到高精道路地图制作的完整流程。以武汉市中心城区3 km²实验区内的市政道路作为研究对象,开展了高精道路地图的研制生产实验,实验成果精度可满足L3以上级别自动驾驶及城市1∶500地形图修测更新的需求。该技术已在相关行业逐步推广应用,并为相关工作提供参考。     

城区机载LiDAR数据与航空影像的自动配准

为解决机载LiDAR数据与航空影像集成应用中二者的配准问题,提出了一种机载LiDAR数据与航空影像配准的方法。首先,直接在LiDAR点云中提取建筑物3维轮廓线,通过将轮廓线规则化得到由两条相互垂直的直线段组成的建筑物角特征,并在航空影像上提取直线特征;然后,根据影像初始外方位元素将建筑物角特征投影到航空影像上,并采用一定的相似性测度在影像上寻找同名的影像角特征;最后,将角特征的角点当作控制点,利用传统的摄影测量光束法区域网平差解求影像新的外方位元素。解算过程中采用循环迭代策略。本方法的主要特点是,直接从LiDAR点云中提取线特征,避免了常规方法从距离图(或强度图)中提取线特征所产生的内插误差。通过与现有基于点云强度图的配准方法的对比实验表明,在低精度初始外方位元素的辅助下,本文方法能够达到较高的配准精度。     

LiDAR点云与影像相结合的建筑物轮廓信息提取

分析机载LiDAR点云与影像数据特点,提出了一种建筑物点云与配准后影像相结合的建筑物轮廓信息提取方法。首先,采用α-shapes算法从点云中提取粗糙的建筑物轮廓多边形;然后,采用基于线支撑区域的直线段提取算法从影像中提取边缘信息,并利用投票机制,以点到直线的距离为因子,从中过滤出真实的建筑物边界;最后,提出一种建筑物轮廓精化的新方法,利用从影像中提取的边缘信息修正从点云中提取的粗糙轮廓,并对修正后的轮廓采用道格拉斯-普克算法去除冗余节点,采用强制相交方法恢复建筑物转角,最终得到了准确的建筑物外轮廓多边形,并通过实验验证了该方法的有效性。     

利用Terrasolid进行机载与车载LiDAR点云数据的融合

介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。     

基于车载LiDAR数据的单株树提取

车载LiDAR数据能提供地物表面不同视角且具有容易获得高密度点云数据等优点,能为树木信息的精细提取提供有力保障.基于不同地物具有不同特征等性质,从车载LiDAR数据中对地物进行识别,将三维图形投影到二维平面上进行识别、分离、去噪及细化,运用Matlab编程实现对车载LiDAR数据中树木信息的提取.用全站仪对测区树木进行实地测量并进行定量分析,结果表明,方法可以较好地分离出构成树木的激光扫描点,达到树木提取的目的.     

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。     

基于车载LiDAR点云的道路建模研究

车载LiDAR技术作为一种新兴的测绘数据获取手段,广泛应用于城市更新道路建模领域。本文从实际行业生产应用的角度出发,以SSW车载LiDAR获取的点云数据进行道路建模的应用对比研究。分别采用基于TIN滤波后的原始点云建模和基于路边线构建三角面的建模方法。经实验对比分析,分别从建模效果和模型高程方向上进行建模精度的比较,得出车载LiDAR在道路建模中的相关结论,对于生产应用具备一定的参考意义。     

LiDAR数据与航空影像结合的建筑物重建

探讨了结合航空影像的LiDAR数据简单建筑物重建算法,以建筑物边界、屋顶面片的自动提取及面片邻域关系的建立,重建了简单直角建筑物模型,并利用航空影像进行了精确定位。     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界

随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点.本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云.通过对...     

车载LiDAR点云中的建筑物特征提取

针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取.通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三...     

机载和车载LiDAR融合构建高精三维城市模型研究

介绍了融合机载和车载LiDAR构建高精三维城市模型技术方案的可行性、核心要点和典型工程案例,对下一步三维城市模型构建方法和应用进行了展望.     

基于车载LiDAR点云的行道树提取研究

针对车载LiDAR数据构建格网,提取行道树点云并分割树干点云,首先以格网为单位,进行滤波处理提取非地面点云;再对提取的点云进行降噪处理;然后基于格网对处理后的点云块进行聚类,依据行道树与其他地物的形态以及投影等差异从聚类单元中提取行道树,并对相连树进行分割;最后针对提取的单株行道树依据分层投影的原理,分割行道树树干点云与树冠点云.采用一段车载LiDAR数据进行算法实验并与人工提取方式对比验证算法提取的有效性与准确性.     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。