轻小型低成本无人机激光扫描系统研制与实践

无人机激光扫描系统受制于激光扫描仪、惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）等传感器的重量、成本以及无人机平台有效载荷、续航能力等因素的制约,不得不在保证数据质量的前提下在上述制约因素间取得平衡。高精度IMU的昂贵价格极大地限制了无人机激光扫描系统的易用性,因此轻小型低成本无人机激光扫描系统成为学术界和工业界共同关注的热点。重点阐述了小型低成本无人机激光扫描系统的两个关键点,即视觉-低成本IMU耦合的高精度定姿方法和IMU-激光扫描仪-相机的自标定方法;并阐述了基于大疆无人机飞行平台的激光扫描系统——珞珈麒麟云的研制和性能。实践表明,该激光扫描系统有高度的稳定性和可靠性,在无地面控制的情况下获取点云的精度在20 cm以内,在灾害应急、智慧城市等领域具有广泛的应用价值。     

基于多源点云的建筑物立面太阳能潜力估计

提出了一种基于多源点云的建筑物立面太阳能潜力估计方法。该方法首先融合地面激光点云和机载影像数据,然后根据融合数据的特点,设计一种基于射线法的日照时长估计算法,并简化用于建筑物立面的太阳辐射模型,从而实现建筑物立面上的太阳能潜力估计。选取2栋朝向不同、形态不同的建筑物进行试验,结果表明,该方法能有效地估计立面上的太阳能潜力,结合点云立面自动化窗户提取的结果,可将结果细化到单个窗户,用于建筑日照标准检验,窗户太阳能潜力估计等应用。     

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。     

地面激光点云与航空影像相结合的滑坡监测

面向云南某水电站滑坡监测的实际需求,提出了将地面激光点云数据和航空影像相结合的滑坡监测方法。首先,通过数据配准,实现地面激光点云数据和航空影像数据的融合统一;然后,通过数据去噪与地表模型重建建立监测的数据基准;最后,通过基于地表模型的整体变形分析和基于剖面的采样分析,对滑坡区域的变形规律进行研究。通过对已经获取的5期监测数据的分析表明,本文提出的监测方法具有较高的监测精度和很好的适用性。     

利用目标区域拓扑关系图提取建筑物点云

建筑物提取一直是机载激光点云数据处理研究的热点,其中建筑物和其他地物之间的区分是研究的核心和难点。为提高建筑物与其他地物在机载激光点云中的区分能力,提出了一种建筑物点云层次提取方法。首先,在点云滤波后,从非地面点云中提取建筑物候选区域;然后,通过形态学重建和点云平面分割方法对建筑物候选区域构建多尺度空间,并建立目标区域的拓扑关系图;最后,在拓扑关系图基础上,利用5种特征量对目标区域分类,并精确提取建筑物点云。为了测试算法的有效性和可靠性,利用国际摄影测量与遥感学会（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,ISPRS）提供的Vaihingen和Toronto两组测试数据集进行实验,并由ISPRS对结果进行评估,其中基于面积和目标的完整度、正确率和提取质量分别都大于87.8%、94.7%、87.3%。与其他建筑物提取方法相比,该方法在基于面积和目标的质量指标方面最为稳定。实验结果表明,在不同的城市场景下,该算法能够稳健地提取建筑物,并保持很高的正确率。