山地坡度自适应星载光子计数激光雷达点云去噪方法

星载光子计数激光雷达在接收信号的过程中会产生大量噪声,并且在复杂的山区地形中信噪比低,极大地影响对植被点云信号的准确提取。为解决该问题,提出了一种基于山地坡度的密度聚类算法。通过分析点云数据的密度和森林目标地形特征,用最大密度中心搜索法进行粗去噪,基于点云数据计算坡度角以优化密度聚类,完成数据精去噪。通过对提取的森林区域信号进行分类,拟合植被冠层廓线和地表廓线,结果表明本算法提取植被光子信号的准确率较高,地面与冠层廓线的RMSE分别为0.3588 m和3.7449 m,更适用于植被遥感点云数据处理。     

基于多特征自适应的单光子点云去噪算法

新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息,但是其测量精度受噪声影响较大。针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题,文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法,有别于传统圆形或椭圆形滤波核,选择更加符合单光子点云数据特征的平行四边形滤波核,分别通过坡度、空间密度、噪声率等多特征自适应识别信号。选择位于青藏高原冰川区域坡度较大且地形破碎的ICESat-2单光子点云数据,开展点云去噪试验和验证,通过与ATL03、ATL08官方去噪结果对比,文中算法在背景噪声水平不一致和大坡度区域具有更优的性能。     

星载光子计数激光测高植被冠层高度误差分析

通过建立植被的单光子探测模型,分析和计算了星载光子计数激光测高植被探测中,因单光子探测原理引起的植被冠层高度误差。实验表明,北方针叶林的星载光子计数测高中单次激光脉冲首次探测到的信号光子的平均高程低于LIDAR数据提供的DSM约2.435 m。仿真结果表明,提高发射脉冲能量,减小激光脉冲发散角有助于减小误差,而拥有更高郁闭度和叶面积指数的森林,其本身的探测误差也会相应减小。     

对地观测星载激光测高系统高程误差分析

星载激光测高系统通过接收卫星平台激光器发出的激光脉冲经地表反射的微弱回波,计算卫星与地表的距离;结合卫星轨道和姿态数据,生成激光脚点精确地理位置和高程结果.其高程误差主要受器件、环境和目标参数影响,目前还没有完整描述对地观测星载激光测高系统平面和高程误差的数学模型.简化并完善了针对固体地表的激光测距误差模型,建立了完整的激光脚点平面和高程误差模型.利用高程精度和空间分辨率更高的机载Lidar数据评估了星载激光测高系统GLAS实测数据的高程偏差,评估结果符合所建误差模型.在较平坦的冰盖表面,GLAS系统高程精度可以达到设计值约15 cm.研究内容对测高系统高程误差评估和系统参数设计具有参考意义.     

基于自然地表的星载光子计数激光雷达在轨标定

在轨标定技术是影响星载激光雷达光斑定位精度的核心技术之一。介绍了目前国内外星载激光雷达的在轨标定技术发展现状,分析了各类在轨标定技术的特点。针对新型的光子计数模式星载激光雷达的特性,提出了一种基于自然地表的星载光子计数激光雷达在轨标定新方法,使用仿真点云对标定算法的正确性进行了验证,并分别使用南极麦克莫多干谷和中国连云港地区的地表数据和美国ICESat-2卫星数据进行了交叉验证实验,实验结果表明:算法标定后的点云相对美国国家航空航天局提供的官方点云坐标平面偏移在3 m左右,高程偏移在厘米量级。文中还利用地面人工建筑等特征点对比了算法标定后的点云与官方点云之间的差异,最后对基于自然地表的在轨标定方法的精度以及标定场地形的影响进行了讨论。     

光束发散角对星载激光测高仪森林回波的影响

植被树高是生物量评估和森林生态监测的重要参数,但是大区域的植被树高数据获取困难.由大光斑星载激光测高系统森林回波可反演大区域植被树高,然而大坡度山区的植被和地面回波混叠严重,难以准确提取波形参数反演植被树高.为此建立森林目标回波的解析模型,推导出从混叠回波中分离植被和地面回波的必要条件,指出导致回波混叠的因素除了目标粗糙度和坡度,还有发射脉冲的发散角.分析了地表粗糙度和地形坡度对植被冠层回波的展宽效应及其对波形分解的影响,通过比较实测GLAS波形和仿真回波波形,验证了压缩光束发散角可降低森林回波对大坡度地形的敏感性.对于卫星轨道高度在500~600 km之间时,激光测高仪光束发散角一般在40~60μrad,更有利于森林植被树高的反演.所得结论为提高大坡度山地森林树高反演精度,从星载激光测高仪的系统设计角度提供了有意义的参考.     

结合改进DBSCAN和统计滤波的单光子去噪算法

为了解决光子计数激光雷达探测数据中噪声点云过多的问题, 采用结合基于密度的噪声空间聚类应用算法(DBSCAN)和统计滤波算法的单光子点云去噪方法, 以美国国家航空航天局提供的多波束试验激光雷达实际飞行数据为实验数据, 通过k维树求取点云密度进行粗去噪, 然后运用改进DBSCAN算法和统计滤波算法进行精去噪, 进行了理论分析和实验验证。结果表明, 实验区目标点云识别率在85%以上, 性能优于经典的半径滤波算法。这一结果对于光子数据去噪是有帮助的。     

方向自适应的光子计数激光雷达滤波方法

提出一种自适应滤波方向的光子计数激光雷达点云滤波方法,定义了一种可调节主滤波方向的滤波核,通过遍历得到最佳滤波方向的密度值并剔除远离地物的噪声点,根据密度值与邻域内其它点的密度值差值剔除接近地物的噪声点。通过实验数据对算法进行了验证,结果表明算法能有效剔除与地面非常接近的噪声点,适用于低密度地物点云的滤波处理,其中植被滤波精度91.86%,地面点滤波精度97.89%。     

顾及点密度与未知角分辨率的地面点云分类

为了解决地面激光点云角分辨未知和点密度变化的问题, 提出了一种顾及密度变化与未知角分辨率的地面激光点云分类方法。采用随机邻域分析的角分辨率估算法改进传统点密度计算方法, 结合角分辨率提出顾及密度变化的格网特征提取方法, 并将本文中所提出的方法在3组数据上进行了实验验证。结果表明, 该角分辨率估算方法的估算误差小于0.002°, 能够准确地估算点云角分辨率; 与传统点密度特征相比, 本文中提出的相对投影密度可以提高点云分类的整体精度, 以及在车、杆状物等地物类别上的分类效果。该方法能准确估算点云角分辨率, 以较高精度实现点云分类, 可为大规模地面激光点云的密度自适应处理提供参考。     

ICESat-2激光雷达海面信号提取和海浪要素计算

美国NASA于2018年发射的ICESat-2 (The Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2)卫星上搭载的ATLAS (Advanced Topographic Laser Altimeter System)是目前为止全球唯一一个对地观测的星载光子计数激光雷达,具有较高的轨向空间采样率,为用遥感的方法探测海浪要素提供了可能。光子计数激光雷达用于海浪探测的前提是能够准确地提取来自海面的信号光子,并确定瞬时的海面廓线。迄今为止,用星载光子计数激光雷达探测海面形态和海浪要素的研究鲜见报道,也缺少专门针对海面信号光子的提取方法。基于海面信号光子的分布特点,文中提出了一种新的信号提取算法：首先通过直方图统计及自适应的阈值选取完成对海面回波光子的粗去噪;然后基于激光雷达光斑尺寸和海面波动特点,选取合适的搜索邻域计算信号点和噪声点密度,根据两者点密度差异对信号光子和噪声光子分类;最后用高斯函数拟合的方法进一步去除密度较大的后向散射噪声光子,最终得到来自海面反射的信号光子。利用上述算法提取了太平洋7个不同海况区域的海面信号光子和瞬时海面廓线并进一步计算...     

使用显著性划分的机载激光雷达点云滤波

点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的一个关键步骤。针对目前已有算法存在的单一方法在特定地形的点云滤波效果较好，而对于复杂或混合地形滤波效果不理想的现状，提出了一种基于点云网格地面显著性的点云滤波方法。该方法在点云以虚拟网格组织的基础上，使用扫描线高程分割的方式，计算各网格单元的地面显著性指标，依据地面显著性值对网格内的点云进行地形类别划分，对不同类别的网格单元，使用不同的滤波处理手段。该方法与其他经典方法相比，避免了迭代加密过程，在起伏区域使用曲面而非平面来代替局部地形，在不显著增加计算量的情况下，对于复杂和混合地形具有更好的适应性，能够生成可靠性较高的地面点集合。     

建筑立面点云对偶深度图像中窗户提取方法

提出了一种地面激光点云数据的建筑物立面窗户提取方法。针对窗户包含点云的情况,首先对建筑立面点云进行特征分析及无效点去除,由于窗户、展台、及其他凹凸特征物与建筑立面的墙面存在深度差,可基于此采用距离加权倒数IDW内插方法生成建筑面片的对偶深度图像,再经阈值分割、中值滤波平滑处理,形态学滤波等,找到窗户内的点云及边界。而对窗户空洞情况,可采用构建TIN进行边界提取,由于窗户边界点构成的边长远远大于窗户周边点,可基于此找到窗户边界点。通过对实测点云数据进行实验,将提取的效果与实际情况作对比,结果表明,该方法能有效对窗户进行提取。     

不同地形激光雷达数据点云的信息提取方法

针对不同地形点云数据采用不同的滤波和格网插值方法提取地面信息,得到了良好的滤波插值效果,为后续地表下沉盆地获取等工作提供了优质的基础数据。对于不同的点云数据,文中分别进行了针对性的处理。对地表平坦且植被稀少的点云数据,采取高程最低点采样并替代格网高程值的方法;对地物和植被杂乱的点云数据,采用基于先验高程信息滤波与Kriging格网插值相结合的方法;而对于地形起伏较大的点云数据则采用渐点加密TIN滤波与Kriging格网插值相结合的方法,最终得到高质量的基础数据并应用于工程实际。     

恐龙谷南缘山区DIM点云的PTD滤波改进试验研究

无人机DIM点云滤波处理是地物分类、地物单体化提取和地形特征分析的关键步骤,为解决高原山区因地形复杂而导致DIM点云滤波处理难度大和精度低等问题。选择以滇中高原恐龙谷南缘山区为试验区,首先利用DJI Phantom 4 RTK采集影像数据,解算密集影像获取DIM点云;其次,考虑山体点与地面点有较大高程差,选择经典PTD滤波算法对实验区密集匹配点云进行滤波处理;最后,综合考虑实验区山顶和山脚存在较大高程差且山体两侧沟壑丛生,山体两侧地面点易被识别为非地面点,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构建不规则三角网的改进PTD滤波算法。结果表明：1)PTD滤波算法得到地面点较为完整保留整个实验区,但明显的地物如山体两侧低矮植被和山脚蔬菜大棚基本未被剔除,且山体部分的地面点易被识别为非地面点而在出现山体K1、K2、K3区域的空洞现象。2)针对恐龙谷南缘山区复杂地形,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构网,山体低矮植被部分清除,相对于PTD滤波算法蔬菜大棚大面积被清除。并且山体两侧地面点得到较为完成保留,未出现明显点云空洞的现象。     

基于车载激光点云的城市道路标线提取方法

针对车载激光点云道路标线反射强度特性,提出了一种基于车载激光点云的城市道路标线提取方法。具体而言,首先提出一种联合布料模拟滤波和高差偏度平衡的地面滤波方法,利用偏度平衡滤波的自适应性,剔除布料滤波后残留的低矮植被的问题;随后利用基于法向量密度聚类以提取路面点云,并通过反距离加权插值将路面点云转为强度特征图;为了缓解标线提取出的锯齿状现象,引入快速引导滤波来平滑道路标线的边缘信息;最后采用最大熵阈值分割和形态学比值滤波对道路标线进行精化处理。实验表明,该方法能够有效地提取出道路标线点云,提取的平均召回率为8098,平均准确率为9689,平均综合评定指标为8819,能够利用道路标线点云强度信息较为完整地提取出道路标线点云。     

融合强阈值三角网与总体最小二乘曲面拟合滤波

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据后处理过程中的关键步骤。在分析三角网滤波与曲面拟合滤波特点的基础上,提出了一种由粗到精的处理思想用于LiDAR点云数据滤波。该方法通过强阈值三角网算法进行II类误差优先的粗分类,获取可靠性较高的初始地面点,以粗分类结果作为先验信息进行种子点选取,引入总体最小二乘算法完成曲面拟合,设置自适应阈值实现不同区域灵活处理,最终得到较为精细的地面模型。使用ISPRS测区数据及Niagara数据进行实验,与经典滤波算法及传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统算法能够得到更加可靠的滤波结果,对各种地形的适应性较强,具备较高的实用价值。     

ICESat-2/ATLAS数据反演林下地形精度验证

针对星载激光雷达数据反演林下数字地面模型（Digital Terrain Model,DTM）存在困难的问题,研究了冰云陆地高程卫星-2 （Ice, Cloud, and land Elevation Satellite,ICESat-2）/先进地形激光高度计系统(Advanced Opographic Laser Altimeter System,ATLAS）的强弱光束数据反演林下地形的精度,并探究了冠层高度及植被覆盖率对于ICESat-2/ATLAS反演林下DTM精度的影响。研究结果表明:强波束反演林下DTM的精度为R2=1,RMSE=0.74 m,弱波束反演林下DTM的精度为R2=1,RMSE=0.76 m,强波束相对弱波束表现出更优的反演精度,但是,强光束与弱光束的光子云数据均可为反演林下DTM提供科学数据。从研究区植被的整体情况来看,随冠层高度及植被覆盖率的增加,不同激光类型数据均出现误差逐步增加的情况。     

基于双尺度算法的激光雷达点云去噪北大核心CSCD

为了提高激光雷达点云去噪效果,提出双尺度算法。首先通过张量投票矩阵将激光雷达点云进行初步去噪;接着动态半径滤波对大尺度噪声去噪,有效提升滤波精度和算法效率;然后改进双边滤波算法对小尺度点云噪声去噪,权值系数对点云平滑处理,同时能获得点云细节特征;最后给出了算法流程。实验显示本文算法能够去除不同尺度的噪声,去噪后的点云模型能够保留细节处的几何特征,评价指标较优。     

基于无人机机载LiDAR的电力线点云提取与重建

为了提高基于无人机机载激光雷达点云电力线提取与重建的精度和效率,采用了一种综合电力线点云分步提取、分段k均值聚类采样及结合直线和抛物线拟合的电力线点云提取与重建方法。在对电力线走廊点云进行预处理和改进滤波的基础上,先对其进行分段并根据电力线点云在高程方向的分布特征进行粗提取,再将粗提取得的电力线点投影到水平面上用Hough变换对其进行精提取,然后通过对精提取的电力线点进行分段k均值聚类采样, 从而完成电力线的单根分离,最后使用直线和抛物线结合的模型对电力线进行拟合重建。选取实测数据进行试验,通过电力线提取的完整率以及重建的精度和效率对本文中算法进行了评价。结果表明,利用该算法提取电力线点的综合完整率达到96%以上。这一结果对高效地提取和重建单档单根电力线具有一定帮助。