Automatic registration of optical imagery with 3D LiDAR data using statistical similarity

The development of robust and accurate methods for automatic registration of optical imagery and 3D LiDAR data continues to be a challenge for a variety of applications in photogrammetry, computer vision and remote sensing. This paper proposes a new approach for the registration of optical imagery with LiDAR data based on the theory of Mutual Information (MI), which exploits the statistical dependency between same- and multi-modal datasets to achieve accurate registration. The MI-based similarity measures quantify dependencies between aerial imagery, and both LiDAR intensity data and 3D point cloud data. The needs for specific physical feature correspondences, which are not always attainable in the registration of imagery with 3D point clouds, are avoided. Current methods for registering 2D imagery to 3D point clouds are first reviewed, after which the mutual MI approach is presented. Particular attention is given to adoption of the Normalised Combined Mutual Information (NCMI) approach as a means to produce a similarity measure that exploits the inherently registered LiDAR intensity and point cloud data so as to improve the robustness of registration between optical imagery and LiDAR data. The effectiveness of local versus global similarity measures is also investigated, as are the transformation models involved in the registration process. An experimental program conducted to evaluate MI-based methods for registering aerial imagery to LiDAR data is reported and the results obtained in two areas with differing terrain and land cover, and with aerial imagery of different resolution and LiDAR data with different point density are discussed. These results demonstrate the potential of the MI and especially the CMI methods for registration of imagery and 3D point clouds, and they highlight the feasibility and robustness of the presented MI-based approach to automated registration of multi-sensor, multi-temporal and multi-resolution remote sensing data for a wide range of applications.     

LiDAR点云数据的电力线3维重建

利用LiDAR数据进行电力设施提取与建模可以克服传统工程测量电力巡线工作量大,危险性高,效率低下等缺点,但现有的电力线提取研究主要集中在电力线的分离与提取,并且拟合的精度不高。针对此问题本文提出了一种精度较高的电力线拟合方法。首先,根据电力线两端悬挂、中间自然下垂的特点,求解电力线拟合的最佳几何模型;然后,通过电力线的走向和端点,建立电力线拟合的最佳平面坐标系;最后,采用基于二次多项式限制的最小二乘法拟合电力线,解算出最优参数,生成最终电力线模型。对真实数据的处理和精度评价表明,本文方法不仅能够实现电力线的快速3维重建,而且能够达到较高的拟合精度。     

依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备

为了能更好地理解激光雷达技术工作原理与三维信息采集全过程,规避现有激光雷达技术,尤其是机载激光雷达,在实践教学中受场地限制的不利条件,本文依托于中国矿业大学(北京)沙河校区的航空模拟平台,自主研发了一套基于单线激光雷达与行程测距仪集成的三维激光扫描装备,阐述了该装备集成的数学原理,设计了三维数据采集实践教学方法,并进行了三维数据采集的实践体验与数据质量评价。结果表明,该装备采集三维点云的精度优于99%,可为激光雷达技术的实践教学、创新训练及本科毕业设计等环节提供有效的硬件支撑,并可在仓储方量核算等工程应用方面进行推广。     

地理空间数据结合手机信令等多源数据刻画城市居民出行特征

本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。     

内蒙古流动沙地治理技术发展回顾

归纳总结了内蒙古防沙治沙技术发展历程,并按照时间顺序划分了群众经验总结阶段、试验与观测研究阶段、快速发展阶段和新发展阶段等4个阶段。重点介绍了8项典型沙障固沙技术和4项治沙造林配置模式等具体内容,展望了产业治沙技术模式、沙障新材料及其铺设装备以及沙障+乔灌草疏林型配置技术模式等流动沙地治理技术发展趋势。     

基于LiDAR点云数据的树冠空隙度指数分析

分形维数法是分析空间结构分布的一种典型方法,但它对于区分不同的分布形式还存在缺陷。针对这一问题,该文介绍了空隙度指数的定义和树冠空隙度的计算方法;以模拟的树冠点云数据为对象,提出了一种基于三维凸包和三维滑动盒算法的激光雷达(Li DAR)点云数据空隙度分析方法,详尽分析了不同冠型产生的空隙度指数差异;并利用4棵实测的树冠点云数据做检验;最后阐述了空隙度指数在树冠空间异质性分析研究中的作用,并对其应用范围和前景作了展望。结果表明:划分尺度相同时,在一定的尺度范围内,锥型树冠、半球型和半椭球型树冠的差别可以通过空隙度指数曲线有效地区分,实测树冠的结果也体现了空隙度指数对于判断树冠空间结构的有效性。     

利用机载LiDAR数据提取与分析地裂缝

机载激光扫描可获取植被茂密地区的数字地形模型(DTM),但将其用于茂密植被覆盖区地裂缝提取方法的研究还不多见。以湖南冷水江市浪石滩为试验区,基于机载Li DAR的激光点云数据,研究了植被覆盖区地裂缝的提取方法,分析了地裂缝的微地貌特征。首先对离散的三维激光点云数据依次进行基于不规则三角网滤波、高程滤波及回波信息强度滤波提取地面点,以保留完整的微地貌微特征;然后构建不规则三角网,反距离加权内插生成数字高程模型(DEM),提取地裂缝识别参数,同时基于最小曲率对地裂缝进行线性探测,提取地裂缝的长度信息,且利用地裂缝剖面信息分析其微特征,结合识别参数分析地裂缝的稳定性。研究结果表明:利用机载Li DAR点云数据提取的地裂缝识别参数,能够确定地裂缝的位置、坡度坡向、长度和深度信息,有助于判定地裂缝的稳定性;在植被较为茂密、地面点密度稀疏的区域,保留一定的低矮植被所提取到的DEM能更好地保留地裂缝的微地貌特征。     

细分移动互联网地理信息服务，构建宜居数字世界生活

移动互联网的发展在短时间内为地理信息带来了数亿用户,个人用户的增加,对地理信息提出了新的技术要求;地理信息界在努力,信息领域企业也在从信息基础设施角度向地理信息应用方向拓展,形成了目前信息技术企业与地理信息企业相向开发的局面;地理信息用户和行业的快速扩张,对行业管理提出了更高要求,需要许可认证、市场范围秩序维持等新的手段;地理信息有了与能力相适应的角色需要。以服务数字世界、打造虚拟社会中的宜居生活为目标,做好粘结剂,实现现实世界与数字世界的互动。     

LiDAR 在四川某地电力选线项目中的应用

机载激光雷达（ LiDAR）技术的快速发展为获取高时空分辨率的地球空间信息提供了一种全新的技术手段。笔者在某市电力选线项目中利用机载激光雷达技术,获得高精度点云,根据点云建立三维模型,并通过大量外业采集数据进行精度检核,最后将生成产品导入电力选线软件中,实现了在室内完成电力选线工作。实验表明,在电力选线项目中,利用机载激光雷达技术提高了作业效率,具有广阔的应用前景。     

基于移动测量的交通标志自动提取

针对从移动测量车采集的图像中提取交通标志的需求,研究探索适合移动测量的交通标志检测识别方案。在交通标志检测阶段,提出一种检测多个圆形禁令标志连接的多圆度检测法,对于三角形警告标志的检测,在原有拐角检测法基础上提出基于候选区域的拐角检测法;在交通标志识别阶段,选用像素特征作为特征向量,采用概率神经网络实现交通标志的分类识别。最后设计实现移动测量后处理软件的交通标志自动提取模块。