半严格模型在机载LiDAR系统自动检校中的应用研究

机载LiDAR系统检校的目的是消除系统误差的影响,提高原始点云数据的精度。在对飞行条件进行一定假设的前提下,激光扫描直接定位的严格模型可以简化为半严格模型,降低了系统检校模型对于原始观测数据的依赖。考虑到人工交互方式建立条带之间对应关系的缺陷,本文提出顾及点云特征的改进ICP算法获取条带之间的变换关系,建立了机载LiDAR系统的自动检校流程。采用包头检校场的真实LiDAR数据进行试验,结果表明本文提出的系统检校流程可以很大程度上消除系统误差的影响。     

基于虚拟点模型的机载LiDAR系统自动检校方法

提出一种全自动的LiDAR系统误差检校方法。针对传统检校方法大多依赖手工提取几何特征,自动化程度低且对于实际数据的适应性差等不足,尝试建立一种基于特征点对应的新型检校方法,以发挥点特征数量丰富易于提取的优势,提高检校算法的自动性和实用性。首先提出虚拟连接点模型,解决了离散点云间的同名点对应问题;其次利用LiDAR数据的强度信息,设计了同名点自动提取流程;最后采用真实数据,并与基于共面约束的检校方法进行对比试验,证明了本文方法的可行性和有效性。     

Leica ALS60机载激光扫描仪检校方法浅析

机载LiDAR(激光探测测距仪)是一款新型空间测量设备,通过在航空平台对地发射、接收激光脉冲,实现地表空间三维坐标快速、精确获取,通过机载POS数据解算,重构目标场景的3D离散化数据模型,再现地表的实时的、真实的形态特性。因此被有些专家称为:"继GPS空间定位技术之后在测绘领域的又一项测绘技术新突破,是一种崭新的革命性的测量工具"。由于LiDAR设备的物理特性,激光扫描仪的检校精度起着至关重要的作用,直接影响着激光点云的解算测量精度,现介绍和探讨Leica ALS60机载激光扫描仪的相关检校方法,仅供同行参考。     

机载LIDAR点云数据的处理及检校

利用机载LiDAR技术获取较大范围地面三维信息比传统测量方法具有高精度、高密度、速度快、成本低的优点,已成为国土资源管理领域一个重要支撑技术。在实际应用中,激光点云数据处理及其检校是生产的关键环节,直接影响成果质量和作业效率。该论述结合测制我国西部某测区带状4D成果的应用实例,综合分析了原始激光点云数据的获取、标准激光点云数据的制作及其分层分类处理等关键过程和需要注意的问题,详细论述了标准激光点云数据的检校及其检校精度检测的方法步骤,分析评估了检校精度对激光点云平面和高程精度的影响,可为同类工程提供借鉴。     

基于虚拟连接点模型的机载LiDAR系统安置误差自检校

利用激光扫描直接定位的严格模型,定量分析LiDAR系统安置误差对激光脚点定位精度的影响,设计了一种安置参数自检校方法提高LiDAR数据条带间相对精度,由于离散采样的激光脚点之间不存在真实的同名连接点,提出了虚拟点模型,将虚拟连接点与真实激光脚点联系起来,并定义了两组规则从激光脚点坐标计算出连接点坐标。采用安阳市内真实LiDAR数据进行试验,证明了本文介绍的自检校方法的可行性和有效性,获得的检校参数稳定有效,可直接对原始LiDAR条带进行纠正,补偿系统安置误差。     

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。     

地面检校场的非量测型数码相机检校

由于相机检校作为非量测型数码相机应用于摄影测量前的必经步骤,其精度直接决定着后续测图的精度,因此针对传统的相机检校方法不能较真实地反映相机的物理状态、检校精度不高的问题,该文给出了基于地面检校场进行检校的流程,并以和静县数据为例,将该方法的检校精度与基于室内三维检校场以及基于纯平液晶显示器的检校精度进行了对比。实验表明:经该方法检校出来的相机参数精度更高,能够满足大比例尺测图要求。     

国产机载LiDAR系统安置角误差检校方案研究

机载激光扫描仪(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统是由多个子系统集成,其中,安置角误差是集成误差中最大的误差源,安置角误差检校的方法多种多样,高效率、高精度的检校方式还需要试验的支撑。本文对平差模型法和几何模型法进行了试验分析,试验结果很好地证明了不同方法的优越性,为机载LiDAR系统的安置角检校提供了参考。     

机载LiDAR系统安置角误差的检校方法

机载LiDAR系统中存在多种误差,本文主要对系统中最大的系统误差源一安置角误差进行了介绍,并对该项误差提出了一种不需要布设地面控制点就可以进行检校的方法,并给出了检校的具体流程,最后就通过地物点云的匹配吻合程度以及点云坐标相对精度来验证检校的结果.     

共面约束的机载LiDAR IMU安置角误差自动检校方法

针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。     

机载激光雷达单机检校方案研究

针对目前LiDAR的精度标定环节,本文分析了激光雷达的测距原理和影响测距精度的因素后,提出了对测距精度影响较大的激光器二极管电流强度、扫描半角、扫描频率、扫描距离以及灰度值的自身误差检测方法,展示了交通标志的特殊点云图像,并以此组织了完整的检校工作,验证了该检校方法的可行性,提出了可供参考的检测注意事项,为在测量结果中加入误差校正提供了理论依据。     

LiDAR室内检校模型粗差探测可靠性研究

基于机载LiDAR技术的测绘系统必需对其进行标定和校正,优化导航定位、定姿系统的测绘精度。冗余的观测数据不仅可以评估系统监测粗差的能力,还可以分析未检测粗差对导航结果的影响,评价结果的可靠程度。本文基于内、外可靠度理论,进行抗差检校模型的质量控制,实例分析表明该理论能有效衡量抗差模型对粗差的识别效果。     

机载LiDAR系统安置角误差的检校方法

机载LiDAR系统中存在多种误差,本文主要对系统中最大的系统误差源—安置角误差进行了介绍,并对该项误差提出了一种不需要布设地面控制点就可以进行检校的方法,并给出了检校的具体流程,最后就通过地物点云的匹配吻合程度以及点云坐标相对精度来验证检校的结果。     

江苏省沿海滩涂机载激光雷达系统检校研究

机载激光雷达系统凭借其主动式遥感方式、无控制点测量等优势,广泛应用于困难区域航摄数据获取中。江苏省沿海滩涂是我国淤泥质潮滩最为集中的地区之一,滩涂面积位居沿海各省区之首,属于航摄测绘困难地区,适宜开展机载激光雷达航空摄影。以江苏省"十二五"省级基础测绘沿海滩涂航摄项目为例,介绍了激光雷达系统检校的内容和方法,通过检校场选取、控制点布设、检校航线设计、距离检校和安置角检校的原理和方法,消除了激光设备和数码相机在安装时产生的误差,并利用控制点对检校的精度进行了检查,取得了较好的检校效果。本项目的经验可为类似项目开展提供可行的参考依据。     

无检校场的机载LiDAR点云数据检校方法

机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)是集合了多种技术的集成设备,其系统误差对后期产品的影响较大,因此必须对其进行误差检校。传统的检校方法可靠稳定,但对检校场地要求较高,在某些地区难以找到合适的检校场地。基于此,提出一套无检校场的点云检校方法。该方法基于Burman模型和航带平差理论,通过安置角及三维坐标的改正来消除或减少系统误差。对云南小江实验区的验证结果表明,检校后的点云成果数据完全满足1∶2 000比例尺DEM成图要求。     

相机检校的迭代处理方法

对相机光学畸变精确检校是提高摄影测量精度的手段之一。常规的相机检校方法一般是利用检校场,对相机检校模型的畸变系数进行估算进而校正相机畸变误差。由于引起各类相机畸变的原因千差万别,目前尚无法找到能对各类相机都适用的理想模型。为此,本文在对现有相机检校模型进行分析的基础上,提出了一种相机检校迭代处理的思路。首先,利用现有条件快速建立简易的室外检校场。其次,利用现有相机检校模型按照迭代处理的思路通过多次应用检校模型进行迭代检校来消除影像畸变。最后,在无控制点情况下,结合自由网平差理论进行无控制点的相机迭代检校处理。本文通过对两种非量测相机进行检校试验,比较分析了常规检校方法和迭代检校方法。试验结果表明,本文提出的相机检校迭代处理的思路能在常规检校方法的基础上进一步提高非量测相机检校的精度。     

数字航空摄影测量的相机检校

介绍数字航空摄影测量中数字相机检校的理论与方法,主要包括检校场的建立、检校的数学模型及解算和检校结果的验证等内容.通过实例验证与分析得出结论,为数字航空摄影测量系统研究的后续工作提供基础性的保证.     

基于机载LiDAR的POS检校与激光数据精度控制分析——以ALTM-3100DC系统为例

机载激光雷达(LiDAR)系统是一种新型的综合应用激光测距仪、IMU、GPS的快速测量系统,可以全天时直接联测地面物体的三维数据。本文探讨如何测定并检校LiDAR系统设备POS传感器的姿态参数,以及如何利用激光点数据进行精度控制分析。     

相机畸变的混合模型迭代检校法

严格的相机检校是进行高精度测量和三维模型重建的基础。本文通过模拟理想影像并对之加入各种畸变,针对相机平面畸变检校模型中的径向、偏心和平面内3种畸变进行了探讨,结果发现同时考虑径向、偏心和线性3种畸变的物理检校模型要优于只考虑其中某一种或两种畸变的物理检校模型;试验结果同时表明现有物理检校模型并不能完全消除影像畸变;针对物理检校模型不能完全消除影像畸变的问题,本文引入数学检校模型（切比雪夫多项式）,并提出物理检校模型和数学检校模型混合迭代检校的思想,通过模拟影像试验验证这一方法比单一使用物理模型或数学模型更能有效地降低影像畸变;最后本文对运动相机GoPro影像检校试验进一步验证了提出的混合模型迭代检校法能够更好地检校影像畸变。     

几种相机检校方法的探讨

相机技术参数的检校是保证成果质量能否满足精度要求的关键问题之一。本文主要对常用的几种检校方法进行归纳,通过对实验数据的对比分析,找出优缺点,得出结论,为以后相机检校方法进一步的探讨提供一定的帮助。