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。     

机载三维成像仪数据的快速处理技术

对数据的快速处理技术进行了全面分析,包括数据的检测分解、GPS数据解算、计算激光采样点三维位置、地学编码图像的生成、DEM的快速生成和航带的自动拼接等算法。最后通过在浦东所获取的数据进行快速处理,表明了数据处理技术是可行的,基本可以满足准实时的应用要求。     

DATA PROCESSING TECHNOLOGY OF AIRBORNE 3D IMAGE

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＲｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｈａｓｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓｉｎｔｈｅｐａｓｔｄｅｃａｄｅｓ ,ｂｕｔｔｈｅｍｏｄｅｔｏａｃｑｕｉｒｅａｎｄｐｒｏ ｃｅｓｓｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｄｏｅｓｎｏｔｃｈａｎｇｅｒａｄｉ ｃａｌｌｙ .Ｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｍｕｓｔｂｅｇｅｏ＿ｒｅｆｅｒ ｅｎｃｅｄｔｈｒｏｕｇｈｏｎｇｒｏｕｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｓ (ＧＣＰｓ) ,ａｎｄｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇｍｕｓｔｂｅａｐｐｌｉｅｄｉ…     

Automatic extraction of building roofs using LIDAR data and multispectral imagery

Automatic 3D extraction of building roofs from remotely sensed data is important for many applications including city modelling. This paper proposes a new method for automatic 3D roof extraction through an effective integration of LIDAR (Light Detection And Ranging) data and multispectral orthoimagery. Using the ground height from a DEM (Digital Elevation Model), the raw LIDAR points are separated into two groups. The first group contains the ground points that are exploited to constitute a ‘ground mask’. The second group contains the non-ground points which are segmented using an innovative image line guided segmentation technique to extract the roof planes. The image lines are extracted from the grey-scale version of the orthoimage and then classified into several classes such as ‘ground’, ‘tree’, ‘roof edge’ and ‘roof ridge’ using the ground mask and colour and texture information from the orthoimagery. During segmentation of the non-ground LIDAR points, the lines from the latter two classes are used as baselines to locate the nearby LIDAR points of the neighbouring planes. For each plane a robust seed region is thereby defined using the nearby non-ground LIDAR points of a baseline and this region is iteratively grown to extract the complete roof plane. Finally, a newly proposed rule-based procedure is applied to remove planes constructed on trees. Experimental results show that the proposed method can successfully remove vegetation and so offers high extraction rates.     

适用于机载三维遥感的动态GPS定位技术及其数据处理

机载三维遥感采用动态ＧＰＳ定位技术提供遥感器的空中精确位置,能快速高效获得遥感地学编码图像和ＤＥＭ,雇地中国自行研制、具有独创性的机载三维遥感影像制图系统中的动态ＧＰＳ定位技术特点和要求进行了分析。论述了应用三维遥感的ＧＳＰ定位数据处理和算流程。法     

机载三维成像仪航带拼接的误差处理研究

机载三维成像仪是集成了全球定位系统（GPS）、姿态测量装置、激光测距仪昨光谱成像仪的新一代航空遥感系统，它能直接得到的地学编码影像和数字地面模型（DTM），而无需地面控制点。利用图像上分布的具有三维坐标的激光点来纠正原始图像，并且生成DTM。该文首先分析了机载三维成像仪系统中各种传感器本身的误差和系统之间存在的误差，然后介绍了处理系统误差的方法－航带重叠区域灰度平均差值最小算法求解航带间的系统误差，同时还设计了一种变权方法来处理随机误差和拼接航带的地学编码图像。通过算例说明了处理算法的正确性。     

LIDAR数据特点与分类算法探讨

机载雷达点云的主要应用是生产数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM).由于机载雷达所获得的雷达点云包括地面点和非地面点,所以在生产DEM之前要进行非地面点的滤除,在国外很多研究文献提出全自动或半自动的方法用来过滤地物点,保留地面点用以生成数字高程模型.     

基于城区机载雷达数据的双重滤波算法

机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云.     

一种交互式DEM粗差检测方法

无论用何种方式建立数字高程模型(DEM),都需要有效的粗差检测(质量控制)。本文从数字影像处理的原理出发,将DEM转换成影像,并对其进行影像处理,从而对DEM中的粗差点(亦即DEM影像中的特征点)进行自动定位或消除。整个程序采用菜单及窗口环境设计,用户操作十分方便。试验结果证实了其有效性。     

机载LiDAR数据处理与地物提取

介绍了机载LiDAR数据处理流程,分析了TerraSolid软件应用于LiDAR点云的地物提取方法,对复杂城区激光点云进行了地物提取试验研究,实现了植被、建筑物、水渠、地面点等地物的提取,制作了数字高程模型。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

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.     

基于激光测距的航空扫描影像中建筑物的自动提取

介绍了利用“机载激光影像制图系统”获得的激光测距,飞机姿态和位置数据解算出的地面三维信息同光谱辐射信息高度融合,用于快速自动地提取城市建筑物边界及高度的方法,探讨了地物的分裂／ 合并算法、建筑物与树木的分离、边界提取中初始种子点的选择和灰度参考值及阈值的自适应调整,针对影像中建筑物的扭曲采用了二维／ 三维变换和曲线模板,针对边缘模糊、不连续和强噪声等采用了统计判决和取样模板等等。并利用呼和浩特市区数据进行了验证。     

以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法

三维激光扫描仪获得经典地貌的点云数据,需进行滤波剔除地面植被。由于植被茂密区域点云密集或遮挡,地面点极少,无法拟合出地形表面,这部分植被点很难剔除。针对植被茂密区域点云数据的特点,本文提出以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法,认为非地形坡度引起的高程差异的两相邻点中,较高的点为非地面点。试验结果表明,本文算法可以很好地去除植被茂密区域中低矮的植被点,保留真实的地面点,提高了植被茂密区域点云滤波的处理精度。     

基于三维TIN的非地面点云剔除方法研究

三维激光扫描仪对地面进行扫描时,会产生很多非地面点,即噪声点,对后续研究带来很多不便.针对这一问题,提出两种基于三维TIN的非地面点云剔除方法,分别是根据判断相邻三角形法向量的夹角以及构建局部平面的方法,介绍两种剔除方法的原理及实现过程,以拟合局部平面的方法进行实例分析,得出剔除结果.     

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软件的车载激光点云数据处理初探

介绍了Lynx车载激光扫描系统基本组成及应用领域,阐述了Terrasolid的主要功能及基于该软件的激光点云数据处理方法,介绍了激光点云数据分幅、校正、坐标转换、分类及生成DEM,DLG的全部过程。     

利用3维成像仪快速生成遥感地学编码图像

机载３维成像仪是集成了ＧＰＳ、姿态测量装置、扫描激光测距仪和扫描光谱成像仪的 一代航空遥感系统,它能利用飞行所获取的原始数据直接生成数字正射影像图,而无需任何地面控制点,本文首先简要介绍了机载３维成像仪系统的基本原理,然后在计算出扫描激光要样点３维坐标的基础上,着重分析了快速生成遥感地学编码影像的算法,包括利用激光测路点坐标精确纠正原始图像,图像的灰度快速内插和各航带间的全自动无终拼接等算法,经过试验研究,该方法切实可行,可以满足种种上实时,准实时的遥感应用要求。     

激光测距—成像组合扫描仪多源数据采集技术的研究

阐述一套机载运行的光学－机械扫描式激光测距和被动式热红外外扫描成像组合遥感器，结合飞机平台的姿态测量和GPS定位，可实时（准实时）获取地面景物的三维位置和影像灰度信息。由多源数据采集技术获得的多种同步数据经地面计算机回放和处理，可以快速生成数字地面高程模型（DEM）和地学编码图像。扫描激光测距仪与扫描成像仪的电同步技术控制激光测距采样时刻与图像采样时刻在时序上的一致性，从而达到高程数据与图像像元的匹配。