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。     

机载激光雷达技术现状及展望

介绍了LiDAR系统的特点,与航空摄影测量技术进行对比。总结当前LiDAR硬件系统和数据处理的现状和主要趋势,以期对国内用户在仪器选型和行业应用中提供帮助,对我国LiDAR硬件系统研制和数据处理软件开发提供借鉴和参考。     

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。     

机载激光雷达点云数据质量评价体系分析与探讨

结合机载LiDAR数据的特点,着重分析了点云数据的质量评价体系.从原始的激光点云数据和点云数据产品两方面出发,通过明确评价指标,着重从定量的角度论述了如何对激光点云数据进行质量评价,为相关评价机制的完善提供了有益的参考.     

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.     

机载激光雷达在山区高速公路勘测中的应用

应用于军事技术的IMU/DGPS技术近几年发展迅速,通过某山区高速公路项目勘测中,对IMU/DGPS技术的运用实践,阐述该项技术的基本原理,对其在我国公路领域的应用进行展望.     

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.     

机载激光雷达飞行数据的现场快速检查方法

介绍机载激光雷达在飞行数据获取阶段,快速检查航飞获取点云数据与影像数据是否满足设计需求,可在飞行期间及时针对绝对漏洞和相对漏洞进行补飞;文章主要围绕TerraSolid系列软件,详细论述了飞行架次结束后快速检查机载激光雷达数据及数码航片的方法和流程。     

浅谈机载LiDAR数据特点及处理方法

对各类遥感数据进行解译与建模,为最终用户提供有用的表达与格式一直都是摄影测量领域的重要研究课题。近年来,随着传感技术的发展,基于激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统集成的机载LiDAR系统由于能够快速、准确地获取激光所达到地面及地面上对象表面的信息,因而已成为人们快速获取高精度、大规模3D地貌信息的重要工具。对LiDAR数据的解译与建模也成为热门的研究课题之一。     

简述利用ALS70机载激光雷达生产数据产品

机载激光雷达（LiDAR）是近10年出现的高新技术之一,能迅速获取密集的地面3维数据,并广泛应用于各个领域。本文主要介绍了我院通过试验,获取及处理ALS70机栽激光雷达点云数据的方法。     

浅谈机载激光雷达数据处理

机载激光雷达是激光探测及测距系统,它集成了GPS、IMU、激光扫描仪。其中主动传感系统(激光扫描仪)利用返回的脉冲可获取探测目标高分辨率的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息,而被动光电成像技术可获取探测目标的数字成像信息,经过地面的信息处理而生成逐个地面采样点的三维坐标,最后经过综合处理而得到沿一定条带的地面区域三维定位与成像结果。     

机载LiDAR数据处理与地物提取

介绍了机载LiDAR数据处理流程,分析了TerraSolid软件应用于LiDAR点云的地物提取方法,对复杂城区激光点云进行了地物提取试验研究,实现了植被、建筑物、水渠、地面点等地物的提取,制作了数字高程模型。     

机载小光斑全波形LiDAR数据处理及应用

采用高斯数学模型,对机载小光斑全波形LiDAR数据进行波形分解、拟合和校正等处理,提取出每个波形信号的距离、振幅和波宽等参数信息,并对其进行成图和简单分类研究,这些成果可为数据的进一步深入应用提供科学依据.     

机载LiDAR数据滤波预处理方法研究

为简化后续的机载LiDAR点云数据滤波,针对茂密植被的陡坡林区,提出了均值限差预处理方法;针对具有密集墙面激光脚点的城区,提出了角度限差预处理方法。采用两组不同特征的实测数据分别对两种预处理方法进行了实验,定性和定量分析结果表明,预处理效果显著,使用了预处理的滤波结果与未使用预处理而直接滤波的结果相比,两类滤波误差均有所减小。     

机载LiDAR点云数据的航带拼接研究探讨

对机载LiDAR点云数据的航带拼接问题作初步的探讨和研究.研究结果表明,经过不同扫描带间点云数据的拼接,相邻扫描带间的高程漂移大大降低,证明了研究结果可靠.     

机载多光谱LiDAR数据的地物分类方法

机载多光谱LiDAR系统能够快速地获取大范围地表面上地物光谱和几何数据,并能够保证所获取的光谱与空间几何数据在空间和时间上相对完整和一致性。支持向量机（SVM）是一种基于小样本的学习方法,它避开了从归纳到演绎的传统分类过程。因此,本文提出了基于SVM多光谱LiDAR数据的地物目标分类方法。该方法首先将多个独立波段的LiDAR数据融合为单一的、包含多个波段信息的点云数据,然后将融合后的点云内插为距离影像和多光谱影像,最后利用SVM进行多光谱LiDAR数据的地物覆盖分类。通过对加拿大Optech公司的Titan机载多光谱LiDAR数据的试验证明：相对于传统的单波段LiDAR数据,多光谱LiDAR数据可以获得较好的地物分类精度;比较试验发现SVM分类方法适用于多光谱LiDAR数据的地物分类。     

结合机载和地面LiDAR数据的建筑物重建技术

机载LiDAR数据虽然能够快速地获取建筑的顶面信息,但是不能够有效地获取建筑物的侧面信息。地面三维激光扫描仪能够有效地获取建筑物的立面信息,但获取建筑的顶面信息较困难。针对机载和地面LiDAR数据在精细建模中存在的问题,采用机载地面LiDAR数据相结合的方式对建筑物进行精细的建模,实验结果表明,采用该法能够实现建筑物的精细建模。