机载激光水深测量误差分析

详细分析了机载激光水深测量的各种误差,着重讨论了IMU姿态测量误差对机载激光定位的影响。根据实际可能的误差数据,并联合扫描角误差、测距误差和平台坐标系原点误差进行计算分析,得出了不同的量测误差对目标3维定位误差的综合影响。     

机载激光水深测量误差分析

详细分析了机载激光水深测量的各种误差,着重讨论了IMU姿态测量误差对机载激光定位的影响。根据实际可能的误差数据,并联合扫描角误差、测距误差和平台坐标系原点误差进行计算分析,得出了不同的量测误差对目标3维定位误差的综合影响。     

圆扫描式机载激光测深系统检校模型及仿真分析

为了提升圆扫描式机载激光测深系统的定位精度,提出了一种检校思路:在平面区域获取激光点云时,系统误差和随机误差使得本应共面的激光点云不再共面,通过将激光点云拟合到单个平面上达到纠正点云位置的目的。首先推导了简单模式下圆扫描式机载激光测深系统定位模型,并从直线与平面交会的数学原理出发模拟激光光线与海面的交会过程,根据折射原理解算激光光线在水中的方向矢量,联合激光光线在水中的直线方程和海底面数学方程解算激光脚点的位置。然后,引入未知数先验方差,推导了参数加权最小二乘平差模型,为后面检校模型的解算奠定基础。最后,推导了用于检校的平差数学模型和详细的计算过程,对检校过程进行了模拟计算和分析讨论,得出了一些有益于检校过程的结论。     

定角圆锥扫描式机载激光测深系统定位模型与精度评价

从定角圆锥扫描式机载激光测深系统激光测距仪内部结构出发,推导了棱镜、大气、海水中激光光线方向矢量方程,结合GPS/INS定位定姿系统,推导出激光脚点在成图坐标系中的定位模型。充分考虑对机载激光测深系统定位精度产生影响的各个因素,通过误差传播定律给出了圆锥扫描式机载激光测深系统的综合精度评价模型。参照国际上应用广泛的相关仪器系统参数、指标,对机载激光测深系统的定位精度进行实际计算,并对定位模型中涉及的主要误差源进行分析和讨论。     

圆锥扫描式机载激光测深系统扫描轨迹建模与分析

对圆锥扫描式机载激光测深系统在海面上的激光脚点扫描轨迹进行几何建模,重点分析了水文模式下激光脚点扫描轨迹的平均测点密度和覆盖效率。根据设定的几何模型,以CZMIL机载激光测深系统为例,计算得到单航线测量模式下双向扫描区域激光脚点"最小距离"小于1.6 m的比例为99.78%,5 m×5m大小的格网内激光脚点的平均数目为11.93个。另外,对激光测深系统旁向重叠度和两条航线扫描轨迹进行了分析,认为31.3%的旁向重叠度可以保证不产生飞行漏洞,但对激光脚点的测点密度提升效果并不明显。最后,对激光脚点分布的不均匀性进行了分析,讨论了不同的激光测深系统参数对测点密度和测量效率的影响效果。     

机载激光测深技术及其研究进展

水下地形测量是进行海洋科学研究的基础,也是海洋测绘的重要工作内容。近年来,机载激光测深技术的提出与应用有效地弥补了以舰船为载体的传统声学测深方法在近海浅水区作业存在的技术缺陷,也为相关工程问题的解决提供了新的技术手段。详细介绍了机载激光测深技术的基本原理与误差来源,概括与总结了国内外研究机构在系统研制及其有关算法研究方面的进展情况,并在此基础上分析了该技术在近海浅水区域的作业优势与所存在的关键性问题,以供相关研究参考。最后,结合机载激光测深技术目前的研究现状对未来该技术可能的发展方向进行了展望。     

机载激光浅海测深技术的现状和发展

水深测量是海洋测绘的重要内容。传统的船载多波束回声测深方法虽然具有较高的测量精度,但无法进入沿岸浅水区域和海礁密集区域。近年来,机载LiDAR的出现和发展填补了沿海浅水区域水深测量技术的空白,已成为一种快速高效的水深及海底地形探测方法。本文介绍了现有的几种有代表性的机载激光测深系统,给出了机载激光测深数据处理流程,分析了机载激光测深的关键技术,归纳并总结了该技术目前所存在的技术难点和未来的发展趋势。     

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。     

航空激光雷达数据处理原理及其应用前景

介绍了Airborne Laser Scanning遥感信息获取系统数据的处理方法和原理.该系统获取的地面目标的3维坐标是随机分布的、不规则的、离散的,它们分布在不同的地形表面目标上.对这种系统获取的数据进行处理的目的,就是将上述分布在不同地面目标上的点进行分离.即将分布在地形表面上的点与落在非地形表面上的点进行有效而准确的分离.最后还介绍了该系统的应用领域以及此技术的发展前景.     

航空激光雷达数据处理原理及其应用前景

介绍了Airborne Laser Scanning遥感信息获取系统数据的处理方法和原理。该系统获取的地面目标的3维坐标是随机分布的、不规则的、离散的,它们分布在不同的地形表面目标上。对这种系统获取的数据进行处理的目的,就是将上述分布在不同地面目标上的点进行分离。即将分布在地形表面上的点与落在非地形表面上的点进行有效而准确的分离。最后还介绍了该系统的应用领域以及此技术的发展前景。     

Lidar遥感基本原理及其发展

介绍了航空激光扫描(Airborne laser scanning)或者Lidar遥感信息获取系统的基本原理、系统的组成、数据获取的方法及其步骤;对近数十年来应用激光扫描遥感信息获取地形表面模型方面取得的主要成果、应用现状做了简要回顾和评述;结合GIS和影像融合方法对Lidar遥感技术未来发展趋势进行了展望。     

Lidar遥感基本原理及其发展

介绍了航空激光扫描(Airborne laser scanning)或者Lidar遥感信息获取系统的基本原理、系统的组成、数据获取的方法及其步骤;对近数十年来应用激光扫描遥感信息获取地形表面模型方面取得的主要成果、应用现状做了简要回顾和评述;结合GIS和影像融合方法对Lidar遥感技术未来发展趋势进行了展望.     

无人机空中激光扫描测绘系统的设计与实现

结合无人机航摄技术和三维激光扫描技术的优势,对硬件系统总体架构和软件系统主要功能模块进行分析,采用合理的数据编辑和滤波算法,形成了一套无人机空中激光扫描测绘系统。并在西安未央湖附近进行了实地飞行试验,对系统硬件的稳定性和软件各功能模块进行了测试,最后对采集的点云数据处理后的线划图精度进行了分析。分析得出该系统采集的点云数据滤波后内插生成的地形图主要指标达到了1∶500地形图的技术要求。     

地图扫描数字化的误差分析

对地图扫描数字化的作业特点和误差来源进行了分析、比较,对扫描数字化窨数据的误差性质和精度进行了探讨,并用几幅1：500的地籍图进行扫描数字化试验,对其中明显地物点的扫描数字化误差进行了统计检验。检验结果表明,扫描数字化数据误差不一定服从正态分布,且更多地表现出系统性,本文的分析对今后进一步分析扫描数字化误差性质,控制GIS数据质量具有一定意义。     

基于扫描线的城区机载激光扫描数据滤波算法研究

针对城市地区机载激光扫描数据中提取数字地面模型这一问题,提出一种以机载激光雷达扫描线为基础的1维地形特征提取与局部参数化表面拟合调整相结合的滤波算法。并通过实验验证该算法对城市地区滤波的有效性。     

机载激光测深的技术装备

本文介绍了机载激光测深仪的发展历史和现状及其技术原理、特点和使用范围，并简述了激光测深仪的发展趋势，仅供广大测绘工作者参考。     

航空激光扫描测量系统在国外工程中的应用

航空激光扫描测量系统因为其高精度、高数字化,高自动化、高数据容量而吸引广大测量工作者的注意。本文对航空激光扫描测量系统的概念、原理及产品进行了介绍,就其在国外工程中的应用方法、技术难点、精度及系统的优缺点进行了分析,并对航空激光扫描测量的误差来源进行了分析,对它的应用前景和应用领域进行了展望。     

航空重力向下延拓的误差影响分析

本文从分析航空重力向下延拓过程中偶然误差和系统误差的变化特性入手,进而提出处理办法。首先,利用试验说明移去恢复法局限性,同时表明需处理系统误差和偶然误差的必要性。然后,采用理论推演和数值模拟计算分别估计了系统误差和偶然误差影响,试验结果发现:系统误差影响和偶然误差影响均与数据格网间隔、向下延拓高度呈线性关系,当格网化间隔较小和延拓高度较高时系统误差影响和偶然误差影响较大。最后,提出使用半参数模型和正则化算法的两步法估计系统误差和减弱偶然误差影响,试验结果说明两步法处理向下延拓各类误差影响优于仅用半参数模型或正则化算法的结果,在试验数据的偶然误差标准差为2×10~(-5) m/s~2、恒值系统误差3×10~(-5) m/s~2和变值系统误差标准差约1.3×10~(-5) m/s~2时,以及向下延拓高度6.3 km和格网间隔6′的条件下,两步法向下延拓结果的精度可达2.3×10~(-5) m/s~2。     

利用机载激光三维点云构建张家界地貌DEM

以张家界地貌为研究对象,以武陵源区218km²为研究范围,采用平均点云密度为每平方米8~15个点的机载激光雷达三维点云数据进行高精度DEM制作。根据张家界地貌的复杂性,使用Terrasoild软件设计了区别于传统方法的分类流程和分类参数,采用自动和人机交互的分类方法完成点云数据的地面点分类,构建了张家界武陵源区不规则格网和规则格网的1:2000的DEM模型,为张家界地貌的定量分析提供了数据基础。     

一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法

针对机载激光测深（airborne lidar bathymetry,ALB）中不同环境下波形的差异性较大,且信号检测精度受限于系统采样间隔等问题,提出一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法。该方法首先利用接收波形的有效长度快速估计水深;粗检测依据水深近似值,分别采用理查德森-露西去卷积法（Richardson-Lucy deconvolution,RLD）和平均差方函数法（average square difference function,ASDF）对波形预处理,通过包含距离、导数和极值约束的逐级检测确定信号的初始位置;精检测以粗检测结果为初值,利用改进的二阶多项式指数函数模型,并在模型参数求解中引入信赖域优化算法以实现波形的精确拟合,进而获得信号的精确位置。实测数据和模拟数据的试验结果表明,粗检测能够根据波形的特点采取相应的处理方式为精检测提供可靠的初值;精检测可将检测结果精确至子采样间隔并在粗检测基础上进一步提高精度。与极大值检测、ASDF、RLD和四边形拟合法等传统方法相比,本文方法正确率平均提高10%左右,精度平均提高约30%。