机载LIDAR系统原理及应用综述

机载LIDAR系统是一种主动式对地观测系统,主要由IMU/DGPS系统、激光扫描测距系统和成像装置所组成。目前常用的扫描方式有:有线扫描、圆锥扫描和纤维光学阵列扫描等3种扫描方式。文中论述了机载LIDAR系统的原理和工作流程,并对目前的几种LIDAR系统、LIDAR系统与INSAR、摄影测量等做了分析和比较。对机载LIDAR系统的应用现状和前景进行了系统总结和展望。     

机载激光扫描测距仪的性能分析

本文对机载激光扫描测距系统的探测信号功率、背景噪声、信噪比等性能以及它们之间的关系等进行了定量化的评估和定性的分析,探讨了探测信噪比与测量距离、恒虚警概率探测时阈值／噪声比等问题,为机载激光扫描测距系统在遥感和测绘中的使用及系统性能的改进提供了科学的参考依据,其分析方法具有普遍意义,可用于不同的机载或星载激光扫描测距系统的分析。     

ALS70机载激光扫描系统在基础测绘中的应用

一、ALS70机载激光扫描系统介绍 ALS70机载激光扫描系统主要由系统控制器、激光控制器、相机控制器、激光扫描仪、操作终端、导航终端等组成。机载激光扫描系统以激光测距原理为基础,由扫描仪发射激光脉冲,通过激光控制器来记录接收脉冲的回波信号,利用发射与接收的时间间隔并结合激光扫描参数来计算地物目标的三维坐标。     

机载激光扫描技术的发展及应用

利用机载激光快速获取数字地形数据技术-机载激光扫描（ALS）发展迅速，引起测绘界的广泛关注，本文简要介绍该项技术的发展及应用。     

机载激光扫描测量原理及其发展与应用

概述了机载激光扫描测量技术的基本原理，特点及发展现状，并结合笔者开展机载激光扫描测量技术研究与试验所掌握的资料与讨数据，讨论了扫描测量系统中的关键器件及主要技术，分析了在我国发展和应用这项技术的现有条件和广阔剪影，探讨了这项技术的应用潜力及未来的发展趋势。     

徕卡ALS70机载激光扫描系统检校研究与应用

详细介绍了徕卡ALS70机载激光扫描系统的检校原理、检校厂布设原理以及检校方法,并以台安县作为检校场地进行检校实验,检校后,台安县120 km2的0.7 m点间距的点云数据精度完全符合我国相关技术要求规定,证明了该检校场地布设和检校方法是安全可靠的,是可以大范围地应用在点云数据检校生产当中。     

机载激光扫描测高数据滤波

机载激光扫描测高数据的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是国际上目前研究的重点和难点之一。本文详细研究了机载激光扫描测高数据滤波的方法,对现有各种滤波算法进行了综合评价,指出了现有方法的不足,在此基础上首次将"移动曲面拟合预测"滤波算法用于机载激光扫描测高数据滤波处理。试验结果表明该算法自适应性强,计算速度快,滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出了滤波前后的对比结果。     

基于机载激光扫描数据提取建筑物的研究现状

机载激光扫描系统是集成了GPS、惯性导航系统(INS)和扫描激光测距系统并利用飞机作为运行平台,来获取地面的三维位置,进而快速生成数字表面模型(DSM)。随着机载扫描激光测距系统的不断完善和发展,获取城市DSM数据也变得越来越快速,而且方便和经济可靠,地面激光点的密度也大大提高。目前国外激光扫描系统的激光点密度一般都达到了1～20点/m2,因此利用机载激光扫描系统获取的城市DSM提取建筑物也渐渐受到重视。利用激光扫描数据提取建筑物可以分为两大类,第一类是单纯以获取的机载激光测距数据来提取建筑物,第二类是融合激光测距数据和其他相关信息的建筑物提取,如融合航空影像、融合IKONOS高分辨率卫星影像来提取建筑物。本文对国际上利用机载激光扫描测距数据进行建筑物提取的最新研究进展进行了一些分析,同时也给出了应用我国研制的机载激光扫描数据提取建筑物的试验研究和初步结果。     

机载LIDAR技术的优势及应用前景研究

机载三维激光雷达测量(以下简称机载LIDAR—Light Detection and Ranger)技术是继GPS以来在测绘领域的又一场技术革命,它以高精度、高密度、高效率、产品丰富等特点在测绘领域得到较好的应用和广泛的关注,具有巨大的发展空间和潜力,它代表了测绘领域又一个新时代的到来。本文着重介绍了机载LIDAR的测量原理、技术特点,进而总结出机载LIDAR技术优势和应用前景。     

基于互信息的LIDAR与光学影像配准方法

本章论述了基于互信息的是单幅影像与LIDAR数据的配准方法。本方案是基于两幅图像灰度值的配准方法,即利用LIDAR数据生成的强度图像,实现与航空影像的配准。虽然两种传感器得到图像的灰度值有较大差异,且不成线性关系,通过引入互信息,可以将穷举的搜索问题变成基于相似性测度函数的优化问题。实验表明互信息准则对于航空影像与LiDAR数据之间是有效的。     

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。     

Change detection of buildings using an airborne laser scanner

This study employed an airborne laser scanner to detect changes of buildings by acquiring a digital surface model (DSM) data of urban areas. Simple comparison between DSM data sets acquired at different occasions successfully detected building changes without omission errors. A CCD array image simultaneously acquired with the DSM data was also automatically orthorectified with the DSM data and indicated to help revise the building database efficiently.     

基于机载激光雷达点云数据提取林木参数方法研究

本文通过黑河流域遥感—地面观测同步试验,获取林木参数,对机载激光雷达与实地观测获取的林木参数进行对比分析,论证了本文提出的基于机载激光雷达点云数据提取林木参数的算法是可行的。试验通过机载激光雷达点云数据,研究由点云数据生成冠层高度模型(CHM),提出从CHM中提取单株木参数(树高、冠幅等)的关键算法;同时,通过在试验区布设1个100m×100m超级样地和16个25m×25m的子样地,利用DGPS和全站仪对单株木进行精确定位与树木参数测量。     

三维激光扫描仪在风沙观测中的应用

针对观测环境恶劣且纹理信息不丰富和特征不明显的风沙地物,该文以徕卡ScanStation C10三维激光扫描仪为例,提出了一套适用于风沙领域的观测方案,并梳理室内外工作流程。详细阐述观测方案中控制点、设站、活动标靶等空间布设要求及拼接方式,总结技术难点并提出解决方法。通过与传统测量设备全站仪进行比对,检验该方法的可靠性。基于风沙地貌、风沙灾害和防沙措施效益评估等研究方向的实践与应用表明,该方案不仅确保测量精度,提高野外工作效率,还可降低后期数据处理的工作量和难度。     

模拟航空摄影测量实验系统应用

摄影测量与遥感是测绘科学与技术下设的二级学科,摄影测量作为数据获取的重要手段在测绘生产过程中发挥着非常重要的作用。长期以来,我国摄影测量教学实验中由于受到航空摄影仪以及飞行器等方面因素的限制,航空摄影实习的某些实习项目难以实现。文中结合模拟现实技术,设计航空摄影整个空中操作过程的模拟仿真系统,再结合数据手套、立体眼镜等辅助设备进行交互,学生在模拟的立体环境下实现航空摄影的模拟操作实验。该模拟系统的研制可为应用创新型本科人才培养提供实践创新基地,有助于提高学生的实践和创新能力。     

机载激光雷达点云的阶层式分类

激光雷达是一种快速获得高密度高精度的三维数字地面信息的新技术。本文介绍了几种激光雷达数据过滤算法,提出了激光雷达点云数据的阶层式分类策略,并将基于航拍影像数据进行着色后的机载激光雷达点云数据作为研究对象,对其应用激光雷达数据过滤算法进行阶层式分类。实验结果表明,此种方法能有效地对大部分地物信息进行过滤和分类。     

摄影测量教学实验系统的研究与开发

本文在分析当前摄影测量教学内容与现状的基础上,介绍了从教学实践角度出发,进行摄影测量教学实验系统设计与开发的一种思路与方法。该系统设计符合摄影测量学科发展状况及生产实践水平,适应测绘工程专业教学要求及现有条件。教学应用表明,该系统功能丰富、交互性强。学生利用系统所提供的学习平台开展教学实践,不仅有利于学习和掌握课程知识,更能有效地提高专业实践能力和分析问题、解决问题的能力。     

Classification of vegetation in an open landscape using full-waveform airborne laser scanner data

Airborne laser scanning (ALS) is increasingly being used for the mapping of vegetation, although the focus so far has been on woody vegetation, and ALS data have only rarely been used for the classification of grassland vegetation. In this study, we classified the vegetation of an open alkali landscape, characterized by two Natura 2000 habitat types: Pannonic salt steppes and salt marshes and Pannonic loess steppic grasslands. We generated 18 variables from an ALS dataset collected in the growing (leaf-on) season. Elevation is a key factor determining the patterns of vegetation types in the landscape, and hence 3 additional variables were based on a digital terrain model (DTM) generated from an ALS dataset collected in the dormant (leaf-off) season. We classified the vegetation into 24 classes based on these 21 variables, at a pixel size of 1 m. Two groups of variables with and without the DTM-based variables were used in a Random Forest classifier, to estimate the influence of elevation, on the accuracy of the classification. The resulting classes at Level 4, based on associations, were aggregated at three levels — Level 3 (11 classes), Level 2 (8 classes) and Level 1 (5 classes) — based on species pool, site conditions and structure, and the accuracies were assessed. The classes were also aggregated based on Natura 2000 habitat types to assess the accuracy of the classification, and its usefulness for the monitoring of habitat quality. The vegetation could be classified into dry grasslands, wetlands, weeds, woody species and man-made features, at Level 1, with an accuracy of 0.79 (Cohen’s kappa coefficient, κ). The accuracies at Levels 2–4 and the classification based on the Natura 2000 habitat types were κ: 0.76, 0.61, 0.51 and 0.69, respectively. Levels 1 and 2 provide suitable information for nature conservationists and land managers, while Levels 3 and 4 are especially useful for ecologists, geologists and soil scientists as they provide high resolution data on species distribution, vegetation patterns, soil properties and on their correlations. Including the DTM-based variables increased the accuracy (κ) from 0.73 to 0.79 for Level 1. These findings show that the structural and spectral attributes of ALS echoes can be used for the classification of open landscapes, especially those where vegetation is influenced by elevation, such as coastal salt marshes, sand dunes, karst or alluvial areas; in these cases, ALS has a distinct advantage over other remotely sensed data.