Terrasolid软件处理激光点云数据的研究与改进

Terrasolid软件能够进行机载LiDAR激光点云数据的粗差剔除、滤波和分类等操作,目前应用较为广泛,但由于源代码不公开,处理数据的准确性和真实度还有待商榷.文中基于Terrasolid软件开发了一个精度估算的模块,为实验参数的设置提供技术参考.该模块在点云数据处理实验中运用,取得良好的效果.     

利用Terrasolid进行机载与车载LiDAR点云数据的融合

介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。     

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。     

自适应移动盒子的机载LiDAR点云去噪算法

针对现有LiDAR点云去噪算法难以实现自适应的问题,该文提出了基于空间盒子结构的自适应移动盒子去噪算法。基于经验模型建立盒子自适应准则,较好规避了现有算法的去噪阈值确定问题;采用聚类分析实现噪声点与有效点的精确标示。基于不同类型噪声的点云数据实验结果表明:与现有去噪算法相比,基于自适应移动盒子的去噪算法具有更好的适应性和去噪效果。     

机载激光雷达数据采集过程初探

机载激光雷达已成为快速、精确、高密度采集地形数据的有效手段,尤其在高速公路等范围狭长的区域体现明显.本文涵盖了数据采集和数据预处理等在外业采集时的关键技术,首先探讨了数据采集前的准备工作,包括检校场的选择、航线的设计、控制点的布设等重要步骤;然后说明了数据采集中的测量工作;最后讨论了数据检查工作,包括航线和激光数据的生...     

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数据的DEM和矢量自动提取探讨

近年来LiDAR技术发展迅速,应用潜力巨大.基于TerraSolid软件环境,简要介绍了LiDAR数据的分类,在此基础上,重点讨论了LiDAR数据的DEM和矢量自动提取的相关问题.由LiDAR数据生成的DEM精度较高.但矢量自动提取还未到实用阶段.     

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。     

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。     

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.     

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算...     

基于机载LiDAR点云数据的城区道路提取

对于利用机载LiDAR点云数据提取城区道路提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;其次采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较正确和完整地提取城区道路。     

机载LiDAR点云航带平差方法研究

以航带平差作为系统误差消除的关键技术,提出了基于无控制三维表面匹配的方法,并用最小高程差(LZD)和最小法向距离(LND)两种算法加以实现。实验表明,LND和LZD算法的平差结果均可满足工程精度的需求;LZD较LND算法的整体计算效率偏低,但其精度较高;与商业软件TMatch的结果相比,LZD的精度和其相当,且两种方式在TMatch软件平差失败时也能成功地完成航带平差任务。     

基于体元的机载LiDAR点云数据建筑物提取算法

针对目前机载LiDAR点云数据存在的数据组织效率低下以及不利于查询等问题,本文提出了一种基于体元的建筑物提取算法。首先,构建体元模型实现机载LiDAR数据的真三维描述;然后,计算局部邻域曲面拟合残差,将残差最小的体元视作种子体元;最后,根据局部邻域法向量夹角准则来实现种子体元的区域增长,从而获得建筑物点。本文选取ISPRS公开的点云滤波测试数据中的8种复杂场景进行实验,实验结果表明:本文算法不仅原理简单、容易实现,而且具有较好的鲁棒性,不会受地形以及建筑物类型和尺寸的限制,Kappa系数达到80%以上,实现了复杂场景下建筑物的提取。     

抗差趋势面的机载LiDAR点云滤波方法

传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。     

利用LiDAR点云强度的十字剖分线法道路提取

由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。