机载激光扫描测高数据滤波

机载激光扫描测高数据的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是国际上目前研究的重点和难点之一。本文详细研究了机载激光扫描测高数据滤波的方法,对现有各种滤波算法进行了综合评价,指出了现有方法的不足,在此基础上首次将"移动曲面拟合预测"滤波算法用于机载激光扫描测高数据滤波处理。试验结果表明该算法自适应性强,计算速度快,滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出了滤波前后的对比结果。     

利用激光强度信息分类激光扫描测高数据

三维机载激光扫描测高数据中不仅含有每个激光脚点的位置和高程信息，而且越来越多的系统同时能提供激光脚点回波信号的强度信息。不同反射面介质对激光信号的反射特性不一样．用实测的数据对激光回波信号的强度信息进行统计标定，并基于标定结果．实现了联合激光强度信息和高程信息进行分类的算法．获得了较为满意的结果。     

博士论文摘要

题目 :机载激光扫描测高数据滤波及地物提取作者 :张小红导师 :刘经南　李征航地球空间信息技术是当今世界各国研究的热点之一 ,信息的获取、处理和应用是其研究的三大主题。 2 0世纪80年代末 ,机载激光扫描测高技术在多等级三维地球空间信息的实时获取方面产生了重大突破 ,为获取高时空分辨率地球空间信息提供了一种全新的技术手段 ,使人们从传统的人工单点数据获取变为连续自动数据获取 ,使数据处理的自动化、智能化成为可能。机载激光扫描测高传感器发射的激光脉冲能部分地穿透树林遮挡 ,直接获取高精度三维地形数据 ,具有传统摄影测量方…     

激光扫描测高技术的发展与现状

回顾了机载激光扫描测高技术的发展历史，总结了当前国内外的研究现状，展望了今后发展趋势及应用前景，并指出了机载激光扫描测高目前还有待于进一步解决的关键问题，最后对我国发展研究应用这一技术提出了若干建议。     

地球空间信息相关论文摘要

面向全时段查询的移动对象时空数据模型研究,基于非量测相机的复杂物体三维重建,机载激光扫描测高数据分层迭代选权滤波方法及其质量评价,基于GIS的地震滑危险性的模糊评价研究,基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发.     

用不变矩从机载激光扫描测高点云数据中重建规则房屋

介绍了不变矩的概念，结合实例，基于机载激光扫描测高的三雏点云数据，用不变矩实现了规则房屋的模型重建。对不变矩重建房屋模型的精度进行了讨论和分析．得出了一些有益的结论。     

基于LIDAR回波信息的道路提取

机载激光扫描系统在采集三维坐标的同时,也提供回波信息(回波次数、回波强度).本文提出了一种利用回波信息提取道路的方法:逐层加密,TIN提取数字地形模型(DTM),根据点云的回波信息从DTM中提取道路信息,通过搜索孤立点的滤波算法删除其中的噪声点.最后用实测数据对提取的道路信息进行精度分析,验证了该提取方法的有效性.     

机载激光扫描测高技术的发展与现状

20世纪80年代末,机载激光扫描测高技术在多等级三维空间信息的实时获取方面产生了重大突破。最近几年,随着相关技术的发展和社会需求的不断扩大,机载激光扫描测高技术的发展日新月异。机载激光扫描测高系统能够快速地获取精确的高分辨率的数字地面模型以及地面物体的三维坐标,进而获取地表物体的垂直结构形态,同时配合地物的视频或红外成像结果,增强了对地物的认识和识别能力,在摄影测量与遥感及测绘等领域具有广阔的发展前景和应用需求。机载激光扫描测高技术的发展为获取高     

ALS70机载激光扫描系统在基础测绘中的应用

一、ALS70机载激光扫描系统介绍 ALS70机载激光扫描系统主要由系统控制器、激光控制器、相机控制器、激光扫描仪、操作终端、导航终端等组成。机载激光扫描系统以激光测距原理为基础,由扫描仪发射激光脉冲,通过激光控制器来记录接收脉冲的回波信号,利用发射与接收的时间间隔并结合激光扫描参数来计算地物目标的三维坐标。     

机载激光扫描测高中激光脚点点群分割新方法

讨论了机载激光扫描测高激光脚点点群分割的方法，提出了一种新的分割成片房屋的激光脚点点群的方法——扫描带法，并给出了新方法的算法流程。实践表明，该算法运算速度快，分割准确、可靠。     

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。     

用形态学重建方法进行机载LiDAR数据滤波

在利用KD-树进行粗差剔除的基础上,结合机载LiDAR数据的多回波特性剔除不必要的冗余数据,利用形态学重建的方法对机载LiDAR数据进行滤波,且运行时只需要输入一个参数。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行实验,并与国际上8种滤波算法进行对比,结果表明,该算法对各种场景的适应性较强,既能有效地去除非地面点,又能很好地保留地面点,使Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总体误差分别保持在9.93%、7.27%和9.76%以下,整体性能优于经典的滤波方法。     

基于相干系数指导的自适应均值、中值滤波

基于复数干涉质量与相干系数之间的关系,本文提出了一种基于相干系数指导的自适应滤波新方法。通过实验表明,相干系数指导的自适应滤波方法,在数据一致性、细节信息保持和边缘信息保持方面明显优于传统方法,相比之下去除噪声能力有所下降,残差点数目相对于固定窗口(大窗口)滤波较多,但是由于这种方法考虑了干涉噪声与相干系数之间的关系,所以滤波更符合实际,滤波综合性能较好。     

Ground filtering and vegetation mapping using multi-return terrestrial laser scanning

Discriminating laser scanner data points belonging to ground from points above-ground (vegetation or buildings) is a key issue in research. Methods for filtering points into ground and non-ground classes have been widely studied mostly on datasets derived from airborne laser scanners, less so for terrestrial laser scanners. Recent developments in terrestrial laser sensors (longer ranges, faster acquisition and multiple return echoes) has aroused greater interest for surface modelling applications. The downside of TLS is that a typical dataset has high variability in point density, with evident side-effects on processing methods and CPU-time. In this work we use a scan dataset from a sensor which returns multiple target echoes, in this case providing more than 70 million points on our study site. The area presents low, medium and high vegetation, undergrowth with varying density, as well as bare ground with varying morphology (i.e. very steep slopes as well as flat areas). We test an integrated work-flow for defining a terrain and surface model (DTM and DSM) and successively for extracting information on vegetation density and height distribution on such a complex environment. Attention was given to efficiency and speed of processing. The method consists on a first step which subsets the original points to define ground candidates by taking into account the ordinal return number and the amplitude. A custom progressive morphological filter (opening operation) is applied next, on ground candidate points using a multidimensional grid to account for the fallout in point density as a function of distance from scanner. Vegetation density mapping over the area is then estimated using a weighted ratio of point counts in the tri-dimensional space over each cell. The overall result is a pipeline for processing TLS points clouds with minimal user interaction, producing a Digital Terrain Model (DTM), a Digital Surface Model (DSM), a vegetation density map and a derived Canopy Height Model (CHM). These products are of high importance for many applications ranging from forestry to hydrology and geomorphology.     

基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法

为了快速提取LIDAR点云中的地面点,生成高精度的DTM,提出了一种基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。该方法首先构建多种分辨率数据集,然后基于方向预测法以分辨率由低到高的顺序逐层进行数据集的平滑处理,最后以最高分辨率数据集的平滑结果为基准标记原始LIDAR点云。本方法通过分析反距离权重插值模型的不足,利用改进的模型进行裸露地面点的插值,得到高精度的DTM。实验表明,本文方法能有效地滤除地物,并保持原有的地形特征,算法效率高,具有一定的实用价值。     

LIDAR数据的过滤方法探讨

过滤是LIDAR数据预处理的重要步骤,过滤的目的是把LIDAR数据分成地面点和非地面点,它是获取高精度数字高程模型的关键。详细分析、研究了常用的LIDAR数据过滤方法,并对其中的最大局部倾斜度过滤方法进行了一定的改进。     

多源数据与机载LiDAR数据的DTM提取算法

本文提出了基于坡度因子的概念、利用已知DEM辅助信息、针对LIDAR点云迭代进行DTM提取的新方法。主要介绍了多源数据配准、激光点云滤波算法的原理,并在山地、居民、水域等地区进行了实验,同时应用两种精度验证方法对实验数据进行运算和评价。实验证明该算法不依赖初始坡度设定,自适应性较好。     

一种改进的LiDAR数据过滤方法

Lidar的数据过滤是数据预处理的重要步骤,也是获取高精度数字高程模型的关键。现有很多典型的过滤算法都是基于地面种子点逐渐恢复地面的,比如自适应TIN过滤法、迭代线性预测法,分层恢复过滤法等。初始地面种子点选择的好坏将直接反映到过滤结果的精度上,尤其是对丘陵地区的地形恢复,影响更大。本文对基于种子点的TIN三角网加密法(TS过滤算法)进行了深入剖析,并在种子点选择方法上提出了一种基于移动窗口法和最小残差法的混合式种子点选择方法,有效地提高丘陵地区地形恢复的准确度。     

基于高程统计方法的机载LiDAR点云数据滤波

提出了一种基于高程统计的LiDAR数据滤波方法,该方法以高程分布统计量为依据,通过迭代的方法逐个滤除,是一种基于原始点云的非监督滤波算法。采用北京凤凰岭地区某块机载LiDAR数据进行实验,并做出了实验改进。实验表明,该方法能够准确有效地滤除地物点,既能较好地保持数据信息量与精度,又不依赖于其他数据源,是一种简单有效的滤波算法。