应用机载激光雷达数据制作DEM的方法探讨

通过对机载激光雷达数据的分析、点云处理、DEM处理,探讨应用机载激光雷达数据制作DEM的方法,并通过实例介绍应用机载激光雷达数据制作DEM的生产流程。     

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。     

机载激光雷达数据中电力线的快速提取

针对当前机载LiDAR技术在电力巡线应用中对电力线数字模型高精度和快速重建的需求,该文提出一种高效的电力线点云分类方法。首先基于局部范围点的高程统计直方图,实现电力线点的快速粗提取;然后运用随机抽样一致性算法剔除残留的电塔点,结合点云高程统计进一步剔除绝缘子点,实现电力线点的精提取;最后利用同一垂直面内电力线点的高程分布特性,实现单根电力线点的快速提取。基于实际输电线路机载LiDAR数据的实验结果表明,该方法可实现电力线点的快速、高精度提取:粗分类后的电力线点中仅含约10%的非电力线点;精分类后约有2%的电力线点被误分为绝缘子点,最终各条电力线点的提取比率平均为98%以上。     

LiDAR-DP软件对点云数据自动分类结果分析

对激光雷达(Li DAR)点云数据使用点云数据处理软件(Li DAR-DP)时,利用其自动分类进行处理,对其使用渐进三角加密滤波算法得到的建筑物、桥梁和高架路、植被、水体以及其他各种特色地形地物的分类情况进行分析判断,并对自动滤波效果不好的区域,给出相应的解决方案。经本次分析,在地形地物复杂区域,自动滤波效果不好。在地形简单、地物规则且大型区域滤波效果真实可靠。Li DAR-DP软件在点云数据处理过程中,使用简便,能提高作业效率。     

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。     

徕卡机载激光雷达的数据获取与处理

一、机载激光雷达技术简介 机载激光雷达技术(LiDAR:Light Detection and Ranging,ALSM:Airbome Laser Swath Mappjng)由激光扫描仪、GPS和IMU三部分组成,安装在一般航摄飞机上,激光器向地面发射激光束,并接收激光反射脉冲(echo),由此计算出飞机和地面点之间的距离.再根据飞机上GPS记录的三维坐标值,结合飞机当时的飞行姿态(由IMU获得),共同解算出地面点的三维坐标.     

无人机载激光雷达在地质环境调查中的应用

通过无人机载激光雷达对宁东煤炭基地马莲台煤矿地表塌陷区进行扫描测绘,获取到了高时间分辨率、高空间分辨率和测量精度均匀的地表点云数据,并对点云数据进行了处理和三维建模;同时对项目区布设的检测点进行水准联测,与无人机载激光雷达所测的点云数据进行对比分析,对无人机载激光雷达的精度有了进一步了解。此次项目总结了无人机载激光雷达的工作流程和数据处理方法,对无人机载激光雷达的推广应用起到了积极的示范指导作用。     

机载LiDAR点云数据降维与分类的随机森林方法

探索自动化的激光点云分类方法对于三维建模、城市土地分类、DEM制图等应用具有重要作用。考虑到现有的点云分类算法在提取依赖邻域结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂,并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题,本文提出了基于随机森林的机载LiDAR点云数据降维与分类方法。在分析点云数据的高程、回波、强度等属性特征的基础上,提取归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特征及强度特征6大类特征参数,并构建多尺度特征参数,运用随机森林的特征选择算法对分类特征集进行优化,然后进行点云分类。试验结果表明,基于随机森林的特征选择方法可以有效地降低特征维度,并且使得总体分类精度达到94.3%（Kappa系数为0.922）,相比于使用全部特征分类和SVM分类方法而言,该方法的总体分类精度均有一定程度的提高;特征的重要性度量结果表明,归一化高度特征在点云分类中所起的作用最大。     

浅析机载激光雷达点云数据处理与DEM制作

机载激光雷达测量技术是当代航空、航天遥感最具代表性之一的高新测绘技术,它集全球定位、惯性导航、激光测距等高新技术于一体,工作效率、数据精度高,能迅速获取地理空间物体的三维信息数据,一定程度上解决了传统航空、航天摄影测量获取地面三维信息不便的难题,机载激光雷达测量技术实际上已经代表了对地观测领域一个新的技术发展方向。本文重点探讨机载激光雷达点云数据制作DEM的关键生产技术流程,以及在生产过程中的机载激光雷达点云数据常见问题处理方法。     

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。     

一种地物点云数据栅格化分类新方法

激光技术的不断发展对利用点云数据进行地物分类的方法提出了更高的要求.基于此提出了一种结合遥感领域地物分类特点,利用地物反射率的不同来实现地物分类的方法.该方法首先提取数据的反射率信息,然后将其作为栅格化后的属性值,最后利用监督分类、非监督分类和支持向量机分类方法对栅格化后的栅格影像进行地物分类.通过实验表明,支持向量机...     

利用激光强度信息分类激光扫描测高数据

三维机载激光扫描测高数据中不仅含有每个激光脚点的位置和高程信息,而且越来越多的系统同时能提供激光脚点回波信号的强度信息。不同反射面介质对激光信号的反射特性不一样,用实测的数据对激光回波信号的强度信息进行统计标定,并基于标定结果,实现了联合激光强度信息和高程信息进行分类的算法,获得了较为满意的结果。     

基于机载雷达(SAR)影像生产1∶50000数字正射影像图(DOM)方法的探讨

简要介绍了利用机载雷达(SAR)影像进行1∶50 000数字正射影像图(DOM)的试验生产,通过具体的生产过程,对机载雷达影像生产1∶50 000 DOM的数据特点、生产流程、精度指标等方面进行了分析研究,为大批量制作机载雷达影像产品提供了相应的生产技术方案。     

机载激光雷达技术的数据处理与4D产品制作

主要介绍了机载激光雷达的点云数据的获取、处理流程及其关键技术,并结合自己的工作经验详细阐述了运用点云数据制作4D产品的过程,预测未来遥感与GIS技术在数据获取方面的发展趋势,即借助机载激光雷达,再现真实三维场景。     

基于EPS平台的地面三维激光扫描点云数据处理方法探讨

三维激光扫描技术是通过大量密集的扫描点,以模拟形式体现目标实体对象表面丰富的形体信息,不能获取的点云数据直接读取目标对象的矢量化信息,并进行点云数据处理。笔者在工作中,以EPS2008软件平台为基础,利用VBScript脚本进行二次开发,实现了点云数据分层提取、点云线状地物提取、点云特征轮廓提取、点云数据断面提取和点云高程提取等功能。本文针对已经实现的功能进行探讨,指出每种方法的特点和应用范围。     

车载激光扫描数据分类支持下的路面数据提取

车载激光扫描系统可以快速采集道路及两旁的建筑物、植被、电杆等地物的点云数据,而点云数据的分类提取是车载激光扫描系统应用的关键。本文选用全景激光移动测量系统获取的激光点云数据,分析了路面点云数据的特征,采用渐进格网法进行了路面点云数据的提取研究;通过试验区的实例验证,取得了较好的分类效果。     

Spectral Filtering and Classification of Terrestrial Laser Scanner Point Clouds

A method is presented for filtering and classification of terrestrial laser scanner point clouds. The algorithm exploits the four-channel (blue, green, red and near infrared) multispectral imaging capability of some terrestrial scanners using supervised, parametric classification to assign thematic class labels to all scan cloud points. Its principal advantage is that it is a completely data-driven algorithm and is independent of spatial sampling resolution since the processing is performed in four-dimensional spectral feature space. Its application to two data-sets of different spatial extent and spatial and spectral complexity is reported, for which respective overall classification accuracies of 87·0% and 82·0% were achieved. Analysis of the input data with emphasis on the characteristics pertinent to the anticipated outcomes precedes detailed analysis of the classification results and error sources and their causes. Erroneously classified points are attributed to radiometric errors stemming from both detector hardware and physical effects.     

利用激光点云数据提取采石场地貌特征

三维激光扫描技术在地貌特征提取方面能够实时、主动、高效完成数据采集工作,具有传统测量方法不具有的特点。利用研究区点云数据生成等高线和三维模型可以真实地反映出其地貌特征。本文选择李庄采石场为研究对象,利用徕卡C10扫描仪获取激光点云数据,采用Cyclone和Geomagic Studio软件相结合对其进行预处理,再分别利用Cyclone、CASS、Surfer 3种软件提取地貌特征,并与常规测量方法进行了对比分析。研究结果表明：3种软件均可以生成等高线并生成理想的三维模型,且均有其特性;在制作精度和效率方面,利用点云数据绘制出的等高线相比常规测量方法有着明显的优势。     

基于地面三维激光扫描数据的快速建模

三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。     

基于车载激光点云的数学形态学滤波方法改进

针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。