机载LiDAR技术

机载LiDAR集成了GPS、IMU、激光扫描仪新一代航空遥感系统,能利用飞行获取的原始数据直接生成DEM和正射影像图,而无需任何或仅需少量的地面控制点。与传统的摄影测量技术相比,机载LiDAR可以节省大量的人力、时间和经费。在过去十年,机载LiDAR作为精确、快速的地球表面三维测量方法已得到广泛的认同,本文详细介绍了机载LiDAR的基本原理、技术结构及数据处理流程。     

移动式测绘系统（MMS）的发展与应用

移动式测绘系统（MMS）已在交通管理、城市规划、地图更新、工程勘测、精准农业、战场测绘等领域广泛应用。本文在简要叙述MMS基本概念和主要功能的基础上，探讨了MMS的发展现状和应用方向，进而提出了当前发展MMS需要解决的关键技术，仅供参考。     

移动通信基站的防雷地网综合设计

为了提高移动基站的防雷能力，结合移动基站防雷地网的建设和维护经验，提出根据实际情况设计移动通信基站防雷地网系统的设计思想和方法，分析和研究了接地装置、等电位连接、直击雷保护系统、感应雷保护系统、移动基站地网的类型和组成。     

移动GIS的体系结构与关键技术

阐述了移动GIS的概念，提出了一个由表示层、逻辑层和数据层所构成的分布式体系结构，介绍了移动接入技术、移动访问技术、移动定位技术、嵌入式技术和语音技术等关键技术。     

A multiresolution hierarchical classification algorithm for filtering airborne LiDAR data

We presented a multiresolution hierarchical classification (MHC) algorithm for differentiating ground from non-ground LiDAR point cloud based on point residuals from the interpolated raster surface. MHC includes three levels of hierarchy, with the simultaneous increase of cell resolution and residual threshold from the low to the high level of the hierarchy. At each level, the surface is iteratively interpolated towards the ground using thin plate spline (TPS) until no ground points are classified, and the classified ground points are used to update the surface in the next iteration. 15 groups of benchmark dataset, provided by the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) commission, were used to compare the performance of MHC with those of the 17 other publicized filtering methods. Results indicated that MHC with the average total error and average Cohen’s kappa coefficient of 4.11% and 86.27% performs better than all other filtering methods.     

基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥

主被动遥感结合反演远海岛礁周边水深信息,不仅可以有效弥补传统测深方法覆盖范围小且费时费力的不足,也可为航运安全、海洋减灾、生态环境保护等领域提供基础资料。以夏威夷瓦胡岛周边水深反演为例,应用Landsat-8多光谱遥感数据和机载Li DAR测深数据,开展了不同密度Li DAR测深数据对水深多光谱遥感反演精度的影响分析、不同水深网格化处理方法对水深遥感反演结果的影响分析和基于少量Li DAR控制区块的大区域水深反演能力分析三方面的研究工作。结果表明:(1)Li DAR测深数据密度的改变对水深反演结果的影响不大,变化后的水深反演结果与原始的水深反演结果相比,平均相对误差变化在0.3%以内,平均绝对误差变化在0.03m以内;(2)采用均值格网处理方法的多光谱遥感水深反演精度要略高于采用中值格网处理方法的水深反演精度,具体体现在均值的平均绝对误差要比中值的低0.04~0.05 m,平均相对误差低1%~10%,反演结果的残差分布显示在0~2 m和20~25 m的水深段内均值统计法的残差分布更集中且其平均值接近于0 m,而在其它水深段二者的残差分布基本相同;(3)基于少量Li DAR控制区块的大区域遥感水深反演结果较为理想,两个检查区块的水深反演结果 R2、平均绝对误差和平均相对误差分别为:0.877,1.66 m,3.5%和0.941,1.62 m,28.4%。反演结果分段分析表明各水深段内反演的精度都比较理想,平均绝对误差除20~25 m水深段外,均低于2.5 m,平均相对误差除0~2 m,2~5 m外,均低于25%。     

国产机载LiDAR数据采集与处理的质量控制方法研究

近年来机载Li DAR系统在国内不断发展,其测绘市场和应用领域不断扩大,提高并保证测绘精度在所难免,但是机载Li DAR系统是由多个子系统集成,各个子系统都会不同程度地引入误差,数据采集与处理的各个环节都会对最终结果产生影响。本文通过具体试验对国产机载Li DAR数据采集与处理过程中的质量控制方法进行了研究。     

LiDAR虚拟仿真实践教学平台设计与建设

为适应测绘工作从三维空间测量向多维空间、从静态测量向动态实时测量、从地面向全域空间拓展的高新技术发展趋势,更好地应对信息化教育背景下的知识获取和传授方式、教与学关系等教改创新要求。本实验教学项目在现有实训课程基础上,以建构筑物三维空间信息快速采集与建模的真实测绘项目为基础,将三维激光测量技术、虚拟仿真技术与LiDAR技术进行深度融合;设计并建设了LiDAR虚拟仿真实践教学平台,运用C#开发程序界面和Pr视频编辑软件制作仿真动画,结合VLCPlayer视频播放插件,实现了对LiDAR仪器认知,测量模拟,数据处理和实践展示等功能,帮助学生理解并掌握LiDAR的相关知识和操作技能,取得了良好的教学效果。     

面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。