机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响

机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度＞30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。     

机载LiDAR点云密度与DEM产品精度关系研究

对点云密度与数字高程模型(digital elevation mo-del,DEM)产品质量之间的对应关系进行研究,以获得具有指导意义的参数.首先依据香农采样定理,对生产不同比例尺DEM产品所需要的点云密度进行理论推导和论证,然后以1:2000、1:1000、1:500比例尺DEM数据为例,用平地、丘陵、山区3种地形数...     

基于城市环境LiDAR数据的滤波方法

设计了一种多次渐进滤波方法,通过反复选取地面点,不断更正误选点,最终得到较正确的地面点数据。试验表明,该方法能有效地克服地陷点带来的问题,得到了更加精确的数字地面模型。     

不同机载LiDAR点云滤波算法对比分析

针对目前各种机载点云滤波算法缺乏详细对比的问题,分别从定性和定量两方面对常用的3种滤波算法进行了对比分析,得出了滤波误差最小的滤波方法,以及各滤波算法对不同地形数据的适应情况.利用国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensin...     

一种从城区LiDAR数据提取DEM的方法

机载激光扫描系统可以直接生成扫描区域的数字表面模型,但为了提取数字地面模型还须对LiDAR数据进行滤波处理。分析用坡度法对机载LiDAR数据进行滤波的不足,针对其不足以及城区LiDAR数据的特点,提出一种将坡度法与区域增长相结合的滤波方法。与坡度法相比,该方法提高了滤波的精度和效率,并能对复杂的城市地貌进行滤波。试验结果表明,该方法计算速度快,并能够有效地滤除城区LiDAR数据中的地物。     

机载LiDAR技术快速生成高精度DEM

论述了由机载LiDAR数据快速生成DEM的基本流程和算法原理,并结合崀山地区实际数据进行了精度分析。实践表明,机载LiDAR技术能快速有效地获取高精度的DEM,值得推广。     

不同点密度下复杂山区轻型机载LiDAR数据DEM构建

点云的点密度是决定DEM数据构建的关键因素。本文以云南华坪县永兴乡某复杂山地为研究区,采用随机采样算法对点云进行抽稀,获取点云保留率10%～90%共9组数据,并分别进行DEM数据建模及其精度评定。结果表明,点云保留率与DEM精度呈正相关关系,当点云保留率小于30%时,RMSE快速增大,DEM精度误差增大;当点云保留率设置为60%时,RMSE最小,DEM精度最高。该研究对大型机载LiDAR项目中的点云数据存储与使用具有一定的指导与借鉴意义。     

基于LiDAR的城市坐标系精度评估及应用

本文以广州为例,阐述了高斯投影变形的传统方法。结合广州市利用高精度机载LiDAR和广州2000坐标系的建设项目,介绍了高精度LiDAR数据获取及DEM制作流程,以及设计了高斯投影变形数据处理的两种关键技术方法,并且开发了自动化处理软件,提出了城市坐标系精度评估新方法。     

机载LiDAR在河南省重点水库库区高精度DEM建立中的应用

本文以河南省7个重点水库为研究对象,以免像控方式获取库区机载LiDAR点云数据与正射影像数据,共飞行47个架次,获取数据总面积达950 km²,制作库区保护范围线2442 km、管理范围线1886 km;从设备选择、航飞参数设置、设备检校、点云数据滤波、点云精修、精度检查等几个关键环节进行论述,验证了该方法的可行性。研究结果表明,该方法在节省人力、物力、财力的同时,能获取库区高精度DEM成果,为库区管理范围与保护范围界限的划定及库区精细化管理提供了一种数据获取方法。     

基于机载LiDAR数据的区域林木信息提取

本文对LiDAR数据的各种滤波方法以及多次回波特性进行了综合研究,提出一种基于其多次回波特性进行林木信息提取的方法,并对该方法的可行性进行了实例验证,为探索LiDAR数据的应用提供了新的思路。     

浅谈DEM的边缘精度对土石方工程计算的影响

本文介绍利用数字地面高程模型（Digital Elevation Model,简称DEM）计算土石方的方法，重点分析DEM的边缘精度对其计算结果的影响。     

1：1万不同分辨率DEM提取坡度精度分析

分析了不同分辨率所提取地面坡度面积误差变化的规律,建立了坡度面积百分比平均误差与分辨率的线性函数关系,实例验证了其可由已知误差求得所需比例尺的分辨率范围。     

面向机载LiDAR点云数据的双线河水体DEM构建方法

机载激光雷达(LiDAR)系统可以快速获取高精度的地面点云数据,可以快速生成数字高程模型(DEM)。但是基于原始水体点云数据直接构建DEM效果较差,针对这个问题,论文提出了一种双线河水体点云填充方法,对缺失的河道内点云数据进行填充,并设计开发了河流优化填充模块,实现了双线河水体具有上下游特征的DEM构建效果。     

基于机载LiDAR数据获取森林地区DTM新方法

提出了一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的数字地面模型。该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域的体素的高程加权均值的比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的数字地面模型。通过将提出的滤波方法应用于实际采集数据,并与Terrascan的滤波结果进行比较验证该方法的有效性。     

结合DEM的地表覆盖自相关性分析

地表覆盖的空间变化可以反映人类的生存环境,其空间数据的相关性也反映着一些重要信息。在维多利亚州中,耕地一直占着比较大的比重,本文根据landsat TM影像分类得到地表覆盖数据,发现各地表覆盖间类型间的关系,并结合DEM数据研究耕地在维多利亚州的空间分布特点。     

结合 DEM 的地表覆盖自相关性分析

地表覆盖的空间变化可以反映人类的生存环境,其空间数据的相关性也反映着一些重要信息。在维多利亚州中,耕地一直占着比较大的比重,本文根据landsat TM影像分类得到地表覆盖数据,发现各地表覆盖间类型间的关系,并结合DEM数据研究耕地在维多利亚州的空间分布特点。     

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。     

机载LiDAR数据估算样地和单木尺度森林地上生物量

利用机载激光雷达点云数据,结合大量实测单木结构信息,分别从样地和单木尺度估算了森林地上生物量AGB。首先,利用局部最大值单木提取算法提取了每个样地内的单木结构参数,并针对样地和单木尺度分别计算了一组激光雷达变量。然后,利用激光雷达变量和地上生物量及其两者的对数形式,从样地和单木尺度分别构建了估算模型。最后,针对两种尺度估算过程中存在的不确定性进行了详细讨论。结果表明:(1)样地和单木尺度模型估算的森林地上生物量与地面实测值都具有明显的相关性,且对数模型估算效果要优于非对数模型;(2)样地尺度模型估算效果(R2=0.84,rRMSE=0.23)明显优于单木尺度模型(R2=0.61,rRMSE=0.46);(3)按树木类型分别进行估算可以提高单木地上生物量的估算精度;(4)不论是样地还是单木尺度地上生物量估算都存在一定的不确定性,与样地尺度相比,单木尺度估算过程的不确定性更大,这种不确定性主要来自单木识别过程。     

机载LiDAR点云生成多尺度DEM方法

为了利用机载激光雷达点云生成高保真、多尺度的数字高程模型(DEM),提出了一种基于综合生成策略的方法:首先,利用点云数据中的地面点生成高分辨率、高保真的DEM作为基础DEM;然后,通过迭代的方式对上一层较高分辨的DEM进行综合获取较低分辨率、高保真的DEM。实验表明,本文方法不仅具有可行性,而且生成的多尺度DEM具有高保真的特性。     

利用等高线生成DEM方法的研究

数字高程模型(DEM)是地理信息系统的一种基础数据。高质量数字高程模型的建立是DEM应用的重要前提。等高线地图作为生成DEM的重要而廉价的数据来源,具有十分重要的研究价值。介绍数字高程模型的概念、表示方法和主要表示模型等理论基础。论述了从等高线建立规则格网(Grid)和不规则三角网(TIN)的常用方法,对这些方法作了比较分析。就如何从等高线建立高质量DEM为目的,具体论述了从等高线的预处理、等高线的赋值、等高线的简化直到最后生成DEM整个过程的实现方法。