点云滤除临时动地物构建表面模型方法探讨

针对获取高精度数字表面模型(DSM)效率不高的现状,文章研究了基于机载激光雷达点云滤除临时动地物的方法:通过对TIN迭代滤波与聚类进行改进,提出了两种滤除临时动地物构建DSM的方法,第一种是基于数据流TIN迭代与临时动地物的特征,直接滤除临时动地物构建DSM;第二种是基于数字高程模型(DEM),逆向添加滤除临时动地物点的非地面点构建DSM。最后通过实验证明这两种方法均可较好地滤除临时动地物构建DSM。     

机载激光雷达技术和摄影测量匹配技术在DEM生产中的应用

机载激光雷达技术和摄影测量匹配技术是国内制作DEM最为常见的两种技术,本文对这两种技术的作业流程及优缺点进行了详细论述,并在实验中将这两种技术组合应用,最终证明这两种技术如果能恰当地组合使用,可在DEM生产中显著提高生产效率.     

基于机载LiDAR数据的城区道路中心线提取

提出一种基于离散点的道路中心线提取方法。在利用高程、强度和几何形状等多特征逐步约束提取出条带道路点的基础上,采用迭代Meanshift算法将条带道路聚集成线状点集,并通过分段Hough变换检测出矢量道路中线。实验表明,该方法克服了传统中心线提取方法中的精度损失,提高了准确度。     

基于知识的LIDAR数据地物提取研究

激光雷达能够直接获取所观测对象表面点的3维坐标以及该点的强度信息。在缺少光谱信息以及其他的辅助数据的情况下,如何有效地从激光扫描所获取的“点云”数据中进行地物点的分类和提取,是目前LIDAR数据处理研究的重点问题之一。提出一种在缺乏其他辅助数据的情况下,基于知识的辅助,直接从激光雷达扫描数据中进行地物提取的方法。实验证明该方法能有效地从LIDAR数据中提取出感兴趣的目标点。     

高分辨率机载SAR影像判读实验

近年来机载SAR系统在国内得到快速发展。由于SAR系统具有不同于光学传感器的成像机理,因而可以提供全新的数据获取手段和不同的地物信息。利用高分辨率机载SAR影像进行解译时必须熟悉其成像机理和图像信息特点,充分了解SAR图像解译标志的特点和各类地物的解译规律。本文以高分辨率机载SAR数据为基础,对比光学影像,从SAR成像特点和地物散射特性出发,对SAR影像进行了目视解译,分析了SAR影像在地形地物要素识别中的应用潜力。     

三维城市模型的构建及其在噪音污染分析中的应用

本文提出了综合利用二维矢量数据、航空影像和激光测距与距离修正数据建立三维城市模型的技术路线,并在此基础上探索了城市噪音污染信息在现有三维城市模型中的建模和可视化方法。     

一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波

针对当前滤波算法在处理地形不连续区域或存在复杂建筑物区域时容易过分＂腐蚀＂地形并难以去除一些低矮植被的不足,提出了一种基于分割的机载LiDAR点云滤波算法。首先,对原始点云基于地表连续性进行分割;然后,在移除点数目较小的粗差点集之后采用对分割点集建立缓冲区的方法,区分地面和非地面点集;在较大地物经过迭代分割基本移除之后,使用约束平面的方法移除高度较小的地表附着物以实现滤波。实验结果表明,与经典滤波算法相比,该算法提高了地面点的分类精度,在滤除地物信息的同时能有效地保留地形特征。     

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。     

应用机载LiDAR系统测制丘陵地区的大比例尺地形图

就机载LiDAR系统在丘陵地区测制1∶2000地形图的方法进行探索与实践,总结出应用LiDAR系统测制大比例尺地形图的内、外业作业方法与步骤。     

高分辨率SAR影像调绘研究

在研究雷达成像机理的基础上,利用山西长治地区的高分辨率机载SAR影像,分析影像定位问题,对精度进行简单评价,并对典型地物的成像特点进行详细分析。