一种机载激光雷达道路点云的半自动提取方法

针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。     

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。     

基于低精度DEM的InSAR相位解缠方法

针对干涉图条纹密集,残差点较多,相位解缠困难甚至出现错误的情况,提出了借助低精度DEM降低条纹率,提高相位解缠精度的办法。采用Envisat ASAR数据验证了提出方法的有效性。     

机载InSAR系统在测制1：1万、1：5万数字地形图的应用

机载InSAR系统具有高分辨率、高精度、不受天气影响等优势,逐渐成为特殊困难地区地形测绘的技术首选,合成孔径雷达干涉测量技术充分利用了雷达所获得的相位信息和幅度信息,极大地增加了雷达数据所提供的信息量,扩大了SAR的应用范围,现主要阐述基于机载InSAR系统,利用高效能航空SAR影像生产1：1万、1：5万数字地形图测绘的生产流程及DLG数据采集、编辑方法。     

基于光学立体和InSAR的Grove山地区DEM建立和分析

本文分别利用光学立体和In SAR技术生成了东南极Grove山地区15 m分辨率的ASTER DEM和20 m分辨率的In SAR DEM。在利用ASTER立体像对生成DEM的过程中引入ICESat测高数据作为高程控制以减少错误匹配,提高DEM垂直精度;而在利用ERS tandem数据生成DEM后,选取ICESat测高数据对In SAR DEM进行倾斜面纠正,以消除基线不精确估计等带来的影响。通过与未作控制的ICESat测高数据进行比较,评价了两种DEM的精度并对误差进行了分析。同时,比较了两种DEM的差异,并分析了造成这些差异的原因,探讨了两种技术生成南极冰盖DEM的优势和不足。最后结合两DEM的优势,融合生成了Grove山地区高精度的DEM。     

附加系统参数的多时相InSAR时空建模和形变估计

轨道误差和长波大气延迟组成的系统误差是影响InSAR形变监测精度的重要因素之一.传统方法在空间域对干涉图的系统误差建模,容易导致长波形变和系统误差相混淆.本文在时空域利用附加系统参数对系统误差建模,同时根据观测值质量对差分相位观测值定权,采用附加系统参数的加权最小二乘法估计形变参数和系统误差,实现了长波形变和系统误差的分离.模拟实验结果表明,在形变与系统误差的空间变化特性完全一致的极端情况下,本文方法能实现两者的有效分离,估计的形变速率均方根误差比传统方法降低了98.8%.ASAR数据实验显示当形变尺度较小且分散分布时,本文方法和传统方法得到的结果相似;当形变在研究区内表现为长波变化时,本文方法比传统方法估计的形变结果更为稳健.     

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。