机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究

提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力线提取方法。首先在进行LiDAR数据滤波的基础上,分离地面点与非地面点;然后针对非地面点采取一种基于角度的滤波方法,分离非地面点中的植被点与电力线点,对电力线点,采用二维Hough变换进一步分离各条电力线点;最后使用双曲余弦函数模型,对单条电力线进行曲线拟合。实验结果表明,该方法能够从LiDAR点云数据中较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率达96.2%,并能够对电力线走廊进行三维重建。     

基于高程突变TIN的改进机载LiDAR点云滤波算法

在研究高程突变TIN的滤波算法基础上,对该算法进行了改进。首先,进行粗差剔除,之后以Mean Shift算法进行点云分类,并分块构造D-TIN,分别设置动态坡度阈值;最后,对滤波结果进行定性与定量分析。实验表明:改进的算法能够有效地滤除原算法中不能滤除的植被及其他地物,提高了滤波的准确性。     

结合TIN约束与密度聚类的机载LiDAR道路点云提取

针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。     

基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。     

机载激光点云数据中电力线自动提取方法

提出了一种从机载激光点云数据中自动提取电力线的方法。首先利用顾及地形起伏特征的机载激光点云自动滤波方法移除地面点,利用维数特征以及方向特征自非地面点中分割获得电力线激光点云;然后对获取的电力线点采用二维霍夫变换和最小二乘拟合的方法求取每条电力线的中心线方程,根据中心线方程求取每条电力线上的激光点完成单电力线目标提取,并考虑了电力线在水平投影面内重叠时的情况;最后根据分块质心解算方法生成每条电力线上的三维节点,输出电力线矢量。采用实际线路巡检实验采集的机载激光点云数据进行实验,实验结果表明,该方法能从机载激光点云数据中提取出完整的电力线,并具有较好的鲁棒性,对电力巡线具有一定的实际意义。     

利用机载LiDAR点云数据提取城区道路

提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先,利用机载LiDAR点云的高程和强度属性,对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云;然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云;最后采用α-Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓,并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明,该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。     

基于机载LiDAR点云的电力线提取与三维重建

为了解决地形复杂、点云密度不均匀的输电线机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取精度低的问题,本文根据电力线点的空间分布特征设计与实现了一套电力线提取与三维重建方法。首先,使用改进曲面拟合滤波算法与形态学开运算实现地面点、低矮植被点等的滤除;其次,以滤波处理得到点云数据为数据源,利用电力线点维度特征实现电力线点粗提取并利用密度聚类算法进行单根电力线精提取;最后,基于单根电力线提取结果进行电力线三维重建。为了对本文提出电力线提取与重建方法进行检验,使用宁波市某高压交流输变电工程中部分实测机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,本文方法提取28根电力线结果误差率均在0.04%以内,验证了本文方法的可靠性与实用性。     

机载LiDAR数据中电力线的自动提取与重建

为实现电力线走廊更加有效地巡检,本文设计了一套LiDAR点云数据中电力线自动提取与重建的方法。首先,利用改进的渐进形态学滤波剔除地面点,通过高差阈值与高程离散度分割,实现电力线点粗提取;然后,借助RANSAC直线检测,得到电力线直线模型,依靠密度检测,实现单根电力线点云精确聚类;此外,利用k-means算法完成分裂导线束间归类;最后,进行二次多项式限制的最小二乘拟合,生成电力线曲线模型。试验结果表明,使用该方法电力线点云提取的正确率达98%以上,非电力线点云误判率低至1%左右,电力线直线模型拟合误差在5 cm以下,曲线模型拟合误差在3 cm以下,完全满足实际工程需求。     

面向对象的机载LiDAR点云滤波方法

本文提出了一种基于点云分割的机载LiDAR点云滤波方法。该滤波方法在经典的不规则三角网加密滤波方法增加了点云分割步骤。实验表明,与经典的不规则三角网渐进加密滤波方法相比,本文提出的滤波方法取得了更好的滤波效果,表现在具有更小的一类误差和总误差,尤其在正确识别地形陡变处的地面点方面具有显著的优势。     

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。     

机载激光雷达点云电力线三维重建方法研究

正机载激光雷达(LiDAR)技术的出现和发展,为地理空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。目前,机载LiDAR技术已经得到了广泛的应用,其中,电力巡线是其主要的工程应用领域之一。尽管基于机载LiDAR的电力巡线日臻成熟,但是其中的一些关键数据处理和信息提取方法亟待完善。本文围绕机载LiDAR点云电力线三维重建涉及的机载LiDAR点云数据滤波、单档电     

基于线性体素分割的机载LiDAR点云数据电力线提取

提出了一种基于线性体素分割的机载LiDAR点云电力线自动提取方法.该方法首先基于八叉树结构对海量三维点云数据进行体素化处理,再对体素点云进行线性检测,并结合马尔可夫随机场(MRF)对线性体素进行分割.然后在分割得到的线性段中,通过杆塔和电力线之间上下文关系的先验知识对杆塔进行精度定位,获取杆塔连接线边集.最后,通过设定...     

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。     

架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建

电力线三维重建是机载激光雷达(LiDAR)电力巡线的一项重要任务之一。本文提出了一种基于架空输电线走廊机载LiDAR点云的电力线三维重建方法。首先,基于电塔LiDAR点和初始线路轨迹数据提取精确的电塔位置、电塔数量、线路轨迹、总档数等信息;然后,将线路分档,并确定每一档的二维空间范围和相应的电力线LiDAR点云;接着,分别对每一档的电力线LiDAR点云进行中心化投影,并利用k-means聚类将每一个电力线LiDAR点划分到相应的根;最后,利用直线和抛物线相结合的模型进行单档单根电力导线三维重建。两景试验表明,本文方法可以实现自动、高精度、正确的重建长距离架空输电线走廊电力线三维模型,重建过程中具有对电力线数目、空间配置结构、类型、粗差点、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感的优势。     

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。     

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。     

利用地形开度算子自动提取激光雷达点云断裂线

基于机载激光雷达（LiDAR）点云生产高质量的数字高程模型（DEM）,需要地形特征线的约束。本文针对现有断裂线提取算法仅仅考虑了地表的局部变化,错提取率高的现状,从人工解译的角度出发,引入地形开度（topographic openness）作为一种定量描述地表整体变化的地形特征,提出了基于地形开度的断裂线自动提取算法。首先将原始地面点按高程采样成距离图像,然后通过地形开度算子获取地表的主体结构变化,最后结合形态学算子和边缘提取算子提取断裂线种子点并跟踪断裂线矢量。试验结果表明,该算法无需人工干预,能够快速提取较完整的断裂线。     

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.