定量结构模型的地面激光雷达单木分割应用

针对传统每木检尺的小班调查因子测量方法耗时长、效率低、人为操作误差大等问题,该文研究了一种定量结构模型(QSM)实现单木的三维重建,并基于地面激光雷达(TLS)所获取的点云数据提取研究区单木的胸径、树高参数.该算法重构了单木的三维模型,且TLS数据所求得的胸径、树高与实测数据具有较好的一致性,提取结果精度较高.本研究采...     

利用无人机数码影像进行密植型果园单木分割

单木树冠提取对果树健康状态、营养成分、产量预测具有重要意义。无人机获取的高分辨率遥感影像作为低成本、低风险的数据源,为准确估计棵数、描绘树木冠层轮廓提供了新的技术手段。以往关于单木冠层轮廓提取的研究大多集中在森林或稀疏果园,以局部最大值滤波结果作为基于标记分水岭算法的种子点,该方法在密植型果园的表现并不理想。提出了一种适用于密植型果园、以区域型种子块作为标记的分水岭算法,通过最大似然法提取果树冠层生成冠层数字表面模型,利用高斯滤波结合形态学开运算及自适应阈值分割方法生成区域型种子块,并执行基于种子块标记的分水岭算法,实现密植型果园单木分割。实例研究结果表明,总体棵数查全率为95.22%,查准率为99.09%,得到单木轮廓提取总体准确率为93.45%,总体欠分割误差为5.87%,总体过分割误差为0.90%。与局部最大值种子点提取结果对比,总体准确度提高18.66%,精细树冠轮廓提取精度提高17.75%,可为地形平缓地区密植型果园单棵果树树冠提取提供参考。     

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。     

一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波

针对当前滤波算法在处理地形不连续区域或存在复杂建筑物区域时容易过分“腐蚀”地形并难以去除一些低矮植被的不足,提出了一种基于分割的机载LiDAR点云滤波算法。首先,对原始点云基于地表连续性进行分割;然后,在移除点数目较小的粗差点集之后采用对分割点集建立缓冲区的方法,区分地面和非地面点集;在较大地物经过迭代分割基本移除之后,使用约束平面的方法移除高度较小的地表附着物以实现滤波。实验结果表明,与经典滤波算法相比,该算法提高了地面点的分类精度,在滤除地物信息的同时能有效地保留地形特征。     

基于DBSCAN的地面激光雷达点云单木树干分割研究

单木信息提取是当下各类森林资源调查研究、森林经营等活动的关键步骤,其效率决定着各项森林资源调查与估测的效率.针对城市区域亚热带阔叶林,利用地面激光雷达能够通过其激光和测距扫描系统直接获得高密度扫描点的点云坐标,采用DBSCAN密度聚类算法从地面激光雷达点云中识别并分割出单棵树干,将点云数据按0.2m和0.5m两类间隔进...     

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.     

空间域分割的机载LiDAR数据输电线快速提取

机载LiDAR具有快速、直接获取地物3维坐标的能力,在电网高压输电线路安全巡检中具有较大的应用前景。论文针对机载LiDAR输电线智能巡检的需求,提出并实现了一种基于空间域分割的LiDAR点云数据输电线自动提取方法。该方法首先利用高程直方图统计法去除地面点,再次利用点云密度差异剔除杆塔,根据相邻线之间的距离差和相邻层的高程差进行单根输电线分离。最后,采用多项式模型在3维空间中重构每根输电线空间坐标。实验结果表明该方法能够快速自动地提取多个杆塔之间的多根输电线数据,具有一定的工程应用价值。     

一种机载激光雷达道路点云的半自动提取方法

针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。     

基于线性体素分割的机载LiDAR点云数据电力线提取

提出了一种基于线性体素分割的机载LiDAR点云电力线自动提取方法.该方法首先基于八叉树结构对海量三维点云数据进行体素化处理,再对体素点云进行线性检测,并结合马尔可夫随机场(MRF)对线性体素进行分割.然后在分割得到的线性段中,通过杆塔和电力线之间上下文关系的先验知识对杆塔进行精度定位,获取杆塔连接线边集.最后,通过设定的圆柱形搜索框,对边集周围的线性段进行识别,提取出电力线点云.为了验证本文方法的有效性,对江苏省电力设计院提供的在山区复杂场景中采集得到的3块机载LiDAR数据进行试验.结果表明,本文方法能够从LiDAR点云数据中提取出较为完整的电力线,提取的平均质量达到了92.6％,对电力线的风险管理具有较高的应用价值.     

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。     

机载激光点云单木分割方法对比及精度分析

通过对机载激光点云基于冠层高度模型、基于点云以及基于层堆叠种子点分割方法,对针叶林、阔叶林、针阔混交林3种不同类型林分进行单木分割,并通过计算单木分割的检测率、正确率、F-score等精度指标,探究不同分割方法在不同类型林分的适用性。实验结果表明,对于针叶林,基于点云分割方法的分割精度最高,基于层堆叠种子点分割方法对树木分割的正确率最高;对于阔叶林和针阔混交林,基于层堆叠种子点分割方法的分割精度和检测率较高,优于其他两种分割方法。     

基于数据场的图像分割方法初探

分析了数据场的基本原理,提出了一种基于数据场的图像分割方法。该方法在原有图像分割方法基础上实现了可视化基础上的分割,通过实验,并根据图像分割效果定性定量角度的分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

基于图像分割技术的城区机载LiDAR数据滤波方法

为了获取高精度的DEM数据,采用了一种基于图像分割技术的方法对机载LiDAR数据进行滤波处理。该方法针对原始激光点云数据,首先运用边缘检测技术进行点云分割,准确提取建筑物的边缘信息,确定地面种子点;然后按照一定的准则进行区域生长,最终得到裸露地面点集。针对几组不同地貌特征的城区实测数据进行滤波实验,通过定性和定量分析,验证了该算法不但计算速度快、精度高,而且还具有较强的稳健性。     

基于参数统计的LiDAR数据分割算法

假设自然地表分布连续,在地形起伏不大的情况下,局部地表的高程值具有正态分布的特点,而地物点的存在往往会破坏正态分布的平衡性。基于这种思想文中引入两个反映正态分布特点的统计量：偏度和峰度,设计了基于参数统计的LiDAR分割算法。该方法无需事先设定阈值,实施简单方便,不仅适用于格网形式LiDAR数据,也可用于离散分布的激光脚点。     

机载激光雷达数据的建筑物三维模型重建

机载激光雷达技术可以快速获取建筑物高精度高密度的三维空间信息.文章提出一种建筑物三维模型重建方法,该方法利用栅格数据使用RANSAC算法提取建筑边界上的长线段,采用规则化策略获取建筑轮廓;在模型生成阶段,基于原始点云和屋顶拓扑关系约束,获取屋顶间的交线和交点,并结合已得到的建筑边界、屋顶间交线和交点获取三维建筑模型.实验结果表明,该方法思路清晰、科学可行且适用性强,提取的建筑边界和模型垂直精度高.     

基于机载LiDAR点云数据滤波方法研究

主要针对机载LiDAR点云数据滤波方法展开了研究,通过结合具体的LiDAR应用实例,对点云滤波流程作了详细的阐述,并对滤波实验和算法性能评价作了系统的研究分析,以期能为有关方面的需要提供有益的参考和借鉴。     

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。     

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。     

面向地面点识别的机载LiDAR点云分割方法研究

提出一种面向地面目标识别的机载LiDAR点云分割方法。方法首先求每个激光脚点的法向量和残差,由此确定种子点和种子平面;然后对种子点进行区域生长,生长的过程中以邻接点到种子平面的距离和邻接点与种子点的法向量角度差作为相似性的度量标准;当全部的扫描点都被划分,则算法终止。实验表明,文中提出的分割方法,对于城区区域和农村区域的地面目标有很好的识别效果。     

基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。