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。     

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。     

国产机载LiDAR安置角误差检校初探

机载LiDAR的对地定位的误差来源包括单机误差和集成误差.结合试验数据对集成误差中的最大误差源安置角误差检校进行探讨,从安置角误差检校的原理、方法到整个系统精度评定,得出国产机载激光雷达对地定位的相对精度.     

国产机载LiDAR系统集成误差检校方法的比较

以国产SW-LiDAR系统为例,结合具体试验数据,对SW-Li DAR系统安置角误差检校方法进行比较。     

机载LiDAR安置角检校定标器设计与验证

传统的检校安置角误差的方法依靠人工量测重叠航带同名特征间的偏移来估计安置角误差,但是同名特征的真实位置难以获取,并且人眼瞄准误差的存在降低了检校精度。因此设计了一种定标器来解决同名特征的获取难题。首先介绍了定标器的结构特点和设计原理,然后制作了缩放模型并进行了半仿真地面扫描实验,分析了定标器的可用性。最后制作了实物进行飞行实验进一步证明其设计的合理性。研究结果表明定标器的设计是合理的。     

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。     

地面检校场POS辅助航空摄影测量检校方法

POS辅助航空摄影测量中会存在视准轴误差和空间位置偏心差,其会对最终结果精度产生较大的影响,传统的飞行检校方法存在耗费大以及对天气、空域等因素的要求高等特点,不方便进行经常性检校工作。本文提出了一种基于地面检校场的检校方法,并详细推导出误差解算数学模型,同时利用建立好的地面检校场设计试验,最后的试验结果证明了该方法的正确性。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR检校场布设及检校技术探讨

随着LiDAR技术的运用领域日益广泛,决定其所获取的点云数据精度的检校技术研究也显得越来越重要。本文通过项目的具体试验数据,对LiDAR检校场布设及整个航迹解算和激光检校过程进行较为详尽的探讨。     

关于机载LiDAR点云数据形态学滤波的几点思考

形态学滤波是一种典型的机载LiDAR点云数据滤波方法,然而滤波过程中还存在某些容易被忽视的细节。本文在回顾现有各种形态学滤波算法的基础上,分析了特殊地形下点云数据内插存在的问题,提出了改进的内插算法;深入探讨了两种不同数据组织形式的滤波算法,指出基于不规则离散点和基于规则格网两种滤波方法各自的优势及不足;最后通过实验数据对两种方法在滤波性能和效率上给出了定性分析和定量评价。     

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。     

轻小型航空遥感系统集成检校试验与分析

本文对高精度轻小型航空遥感系统地对地检校场试验进行了分析,详细介绍集成系统检校原理,简要给出外业实验情况以及内业数据处理的过程,重点给出利用POS获取姿态转换得到的影像外方位元素即直接地理定位、单片后交方法获取外方位元素以及直接利用控制点绝对定向,均匀采集检校场外业检查点,进行精度验证的比较结果。最终实现塔吊模拟飞行条件下高精度的直接地理定位。     

利用安置角检校进行机载LiDAR点云数据与同步影像快速配准

在对安置角进行综合分析后,以精确的机载LiDAR数据为基础,联合高分辨率影像对空间点进行高精度定位,建立了机载LiDAR和摄影测量联合平差模型,完成了无需控制场的相机安置角检校,较好地实现了机载LiDAR数据与同步影像的精确配准。     

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。     

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。     

机载LiDAR视准轴误差检校方法研究

正一、引言机载激光扫描测量系统(airborne light detection and ranging,LiDAR)是一种集激光、全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)3种技术于一体的主动式空间测量系统。它能够快速、精确地获取地面三维信息,被广泛应用于基础测绘、数字城市建设及工程应用等领域,具有广阔的发展前景和应用需求。     

基于决策树的机载LiDAR点云数据分类

本文采用基于决策树的人工智能方式,通过对点云数据分割、提取分割片轮廓,手动设置地物的约束条件来提取LiDAR点云中的地物。两组实验表明,本文的方法能够成功提取点云数据中的建筑物、车辆等地物;要提高精度,需增加点云密度,因此本文方法适用于较平坦的城镇地区。     

船载移动激光三维测量系统安置角偏差检校

船载移动激光三维测量系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航测量单元等于一体的多传感器集成系统,具有效率高、精度高、三维测量等特点,可解决码头、河道、海岛礁测绘中传统方法难以测量的难题。船载移动激光三维测量系统的高精度时空同步是实现数据融合和高精度三维测量的保证,安置角偏差检校是船载移动激光三维测量的关键步骤。本文首先分析了船载移动激光三维测量系统中相关坐标系之间的转换关系,提出了一种以桥体为检校场的安置角偏差消除方法。该方法在时空配准的基础上,通过扫描测线内桥体结构的偏移量分别计算侧滚角、俯仰角及航向角的安置角偏差,最后通过控制点验证误差改正后的测量精度。试验结果证明,本文方法易于实施,且具有较高的准确性,能够有效保障船载移动激光测量数据的质量和精度。