基于机载点云数据的智能化成图方法研究

为了提高机载点云数据生产大比例尺地形图的自动化程度,减少人工作业工作量,提出了一种基于机载点云数据的半自动化成图方法。该方法先对原始点云数据进行滤波处理,再将其划分为地面点云和非地面点云。对于地面点云可自动提取等高线并生成高程点;对于非地面点云,先进行分割、分类处理提取建筑物、高架桥等典型地物,再进一步提取其边界,完成制图。该方法能有效完成地形图生产中等高线、高程点、建筑物等要素的自动提取,而其他地形要素还需根据正射影像补充提取。     

基于LIDAR点云数据的电力线提取和拟合方法研究

从LIDAR电力线扫描数据的高程分布特点出发,提出了基于点云高程数据平面投影的电力线提取和拟合算法。首先通过高程自动阈值分割初步剔除地面点;其次,通过高程投影和重采样将高程分布转换为高程值影像,在影像空间通过直线检测实现电力线提取和拟合;最后,提出了基于数学形态学的电塔分割和潜在危险地物检测。通过对LIDAR点云数据电力线提取和拟合试验表明,本文算法能较好地实现电力线拟合、电塔提取及危险地物检测,可用于基于LIDAR的电力巡线。     

基于车载激光扫描的城市典型道路面点云提取

针对城市典型道路结构特征，提出一种车载道路面点云数据提取方法。根据高程阈值算法对原始车载激光扫描点云数据进行滤波处理，得到地面点，再使用改进区域生长算法对地面点进行处理，提取得到道路面点云。通过实测车载激光扫描数据进行实验，结果表明，本文提出方法提取道路面点云结果的检测质量q、完整性r以及准确性p均在93%以上，本文方法是行之有效的。     

电力巡线LiDAR点云电塔自动定位和提取算法

针对电力巡线机载激光雷达（LiDAR）激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。     

机载LiDAR点云的双阈值自动提取断裂线方法

提出了一种基于机载LiDAR点云的双阈值断裂线自动提取方法.该方法首先将机载LiDAR地面点云数据按照高程重采样为距离图像,用双阈值方法提取出概略断裂线;再结合原始地面点云用基于平面对的分段构造法对概略断裂线进一步求精.实验表明,该方法能够比较精确地从机载LiDAR地面点云中自动提取出断裂线.     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界

随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点.本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云.通过对...     

一种基于机载激光点云的门型电塔精确提取方法

随着无人机技术的发展,越来越多的电力部门采用机载激光雷达及倾斜摄影测量技术代替传统的人工方法,进行电力巡检、电力部件检修等工作。门型电塔为目前电力走廊中比较常见的一种高压电塔。在无数据标签的电网点云数据中,对门型电塔进行精确点云提取是门型电塔日常维护的重要工作。本文从包含有地面、植被、电力线、门型电塔的电网点云数据入手,首先对点云进行体素化分割,对体素网格进行高程连续与高程阈值的筛选,并对电塔顶部进行扩展搜索,达到去除地面点及植被点的目的。然后根据门型电塔水平投影成条状的特点,利用门型电塔的圆柱杆塔部分得到门型电塔的水平投影直线,再通过距离阈值判断去除点云中多余的电力线点。本文介绍的方法实现了从无标签的电网点云数据中对门型电塔的精确提取,为进一步进行门型电塔的三维建模、维护检修等工作提供了数据基础。     

一种基于平面拟合的LIDAR点云滤波方法

LIDAR点云滤波是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。根据在较小区域内可以近似认为地面为一平面,本文提出了一种应用平面拟合的方法,首先在一个局部区域内拟合出一个近似平面,通过判断LIDAR点是否属于该平面来获取平面点,并通过分类处理从平面点中得到地面点,最后用得到的地面点内插出DEM。滤波前,需要剔除高程异常点,本文应用了高程差约束算法抑制高程异常点,从而较好地保持了原始数据的局部细节信息。     

基于车载激光点云的数学形态学滤波方法改进

针对车载激光点云数据空洞插值误差大及利用多尺度数学形态学滤波方法耗时高的问题,提出一种改进的数学形态学滤波方法,该方法按照点云空间分布形态格网化,以控制开运算方向。腐蚀运算过程中,根据格网腐蚀前后高程的变化情况,更新格网高程,以达到空洞精确填充及各格网均含地面点的目的。利用5组点云数据进行了实验,结果表明:该方法能有效提取地面点,运算效率明显优于多尺度数学形态学滤波方法,具有一定的实用性。     

多源数据融合的DIM点云滤波及DEM生成

针对已有密集影像匹配(DIM)点云滤波算法通用性差,滤波效果受限于参数设置,且均未利用生成点云的影像信息等问题,该文提出一种融合多源数据的DIM点云滤波算法。首先融合影像和DIM点云高程多源信息;再引入新型分类器对融合影像进行分类,其分类结果作为知识引导用于点云滤波中,即将分类专题图与DIM点云叠加以过滤非地面点,实现点云滤波并生成数字高程模型;最后选用航空影像进行密集匹配和滤波实验。实验结果表明,利用该点云滤波算法生成的DEM与参考DEM呈现高度相关性,可大大减少生产DEM人工后处理的工作量。