考虑区域增长与数学形态学的LiDAR多次回波数据滤波

点云数据滤波是机载Li DAR数据处理的基本问题,将建筑物、树木等地物从点云数据中滤除即为滤波。Li DAR系统在发射激光脉冲时,若地面物体高度不同,会产生多次回波,分析多次回波数据特性,对多次回波的首次回波与中间次回波数据进行区域增长,可分离出绝大部分建筑物与密集植被区域,得到粗略地面点集,再采用较小结构元素使用数学形态学方法进行滤波,提取地面点并内插生成DEM。通过选取城市地区的机载Li DAR数据进行滤波试验,试验结果表明,考虑多次回波影响的形态学滤波方法能有效地分离出地面点,生成的DEM质量较高。     

基于语义信息的机载LiDAR建筑物点云提取

本文研究了机载LiDAR数据中建筑物点云提取的算法。首先,分析典型地物点云的分布特征及规律,形成语义信息;利用TIN的数据组织形式,以三角形边长、面积、坡度、相邻三角形坡向等语义信息作为限制条件将植物点剔除;再利用高程分布直方图确定阈值,剔除地面点,进而得到建筑物点集。选取机载LiDAR数据进行实例验证,并将本文算法与其他两种算法进行了对比。结果表明,本文算法能较好地提取建筑物屋顶点集,精度高于内插类算法,提取效果优于未考虑语义信息的算法。     

从机载LiDAR点云数据中快速提取建筑物的方法研究

提出一种从机载LiDAR点云数据中快速提取建筑物的方法.首先通过渐进三角网滤波得到地面点和不规则三角网,再通过三角网的区域生长和多条件阈值提取出候选建筑物轮廓,然后对提取出的初始建筑物点云采用两种策略去除噪声点,最终得到准确的建筑物点云,并通过实际数据进行了验证.     

基于机载LiDAR数据的建筑物屋顶点自动提取精度提高的研究

机载LiDAR测量技术的发展为大面积获取城市空间信息提供了一种全新的手段[1],其中机载LiDAR所获取的点云数据中包含有大量的建筑物屋顶信息,城市地区建筑物信息的提取对于城市数字化的建立具有重要的意义。目前主流的LiDAR处理软件均提供了建筑物屋顶点自动提取的功能,在此基础上,通过本文的方法可以进一步提高建筑物屋顶点自动提取结果的精度和完整度。     

基于森林地区LiDAR点云数据的DEM提取

机载LiDAR系统能够快速获取森林地区的数字表面模型,通过滤波处理,可以获取数字高程模型(DEM)。本文提出一种从森林地区机载LiDAR点云数据获取DEM的方法,首先从原始点云数据中提取尾次回波数据,对其建立格网索引,遍历每一个数据点,在其邻域内均匀搜寻高程较低的点,采用最小二乘法拟合平面,判断该点的拟合高差与拟合中误差的大小,实现植被点的滤除,并重新内插出该植被点的地面高程,迭代执行该方法实现DEM的最终提取。本文最后选取森林地区的机载LiDAR数据进行实验,结果表明该方法得到的DEM质量较高。     

机载多回波LiDAR数据的分析与应用

通过分析机载多回波LiDAR数据,对每类回波的特性进行了探讨和研究,并对各个回波信息所表示的地物信息做了详尽的阐述。根据不同回波数据记录的地物不同的原理,提出了针对LiDAR数据自身的分类方案,将数据分为首次回波、中间回波和尾次回波三种类型,最终利用多回波特性减少参与滤波的激光脚点数量。通过实验证明,作者提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果,大大提高了数据处理的效率和质量。     

基于LiDAR数据建筑物轮廓线提取方法综述

机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)可快速获取大面积地表点的三维坐标信息,为建筑物的提取和重建带来了便利。通过阅读大量文献并进行总结,本文概括了国内外机载LiDAR数据建筑物轮廓线的提取方法和研究进展,为机载LiDAR数据建筑物轮廓线提取的研究提供了有效的参考。     

LiDAR 在数字城市三维建模中的应用

基于研究快速获取高精度的新型建模技术的目的,采用最新的机载激光雷达技术,通过对LiDAR点云数据的处理与分类,快速获取了地面建筑物精确的三维坐标;使用Terrosolid软件根据地面点云数据自动建立建筑物模型,并结合3ds Max软件进行个体模型的编辑与优化,后期利用建筑物实地照片进行贴图,最终得到了高精度的三维模型,证明了利用LiDAR技术快速建立高精度城市三维模的可行性.     

基于数字图像处理技术的LiDAR数据建筑物提取

LiDAR技术已经被广泛地应用于城市三维模型的重建.本文在现有方法的基础上,探讨了一种基于数字图像分析技术提取建筑物边界的方法,该方法首先将LiDAR点云数据量化生成灰度影像,然后利用图像分割、边缘检测等图像分析技术将建筑物信息与地面特征分离开,最终提取建筑物的轮廓线.实验结果表明,这种方法能够比较准确地反映建筑物的边界,效果理想.     

基于LiDAR点云的电力线自适应密度聚类提取

目前，高压电力线巡检效率已不能满足新时期电力系统智能化管理的要求。通过深入探讨密度聚类法在机载LiDAR电力线点云提取中存在的弊端，给出自适应—密度聚类解决方案。实测青海省某电力走廊机载LiDAR点云数据，借助Visual Studio 2010 C++开发环境，编制自适应—密度聚类等相关处理程序，对自适应密度聚类方案的电力线点云提取、电力线三维抛物线的拟合进行测试与精度评定，结果表明：(1)自适应—密度聚类方案提取准确率达99.96%,电力线拟合最小残差0.220m,最大拟合残差0.252m,平均拟合残差0.232m;(2)自适应—密度聚类方案一次便可成功提取电力线，较好地规避了密度聚类法中多次试探邻域半径r_Eps与密度阈值p_MinPts等初始参数的赋值问题，大大提高了基于机载LiDAR点云数据的电力巡线工作效率，可应用于电力行业的实际工作中。     

基于LiDAR点云提取地形特征点方法研究

机载LiDAR平台扫描得到的地形数据点具有高密集度,简化处理大规模地形数据而又不牺牲数据精度的特点而成为研究重点。利用地表流水物理模拟方法提取粗略的矢量地形特征线,再对特征线做缓冲区分析,对缓冲带中包含的LiDAR点云数据构建三角网,优化提取三角网的有效结点,以确定区域的地形特征点。由此得出的地形特征点既简化了LiDAR点云数据,又清晰地描述了地形结构。     

基于LiDAR点云的城区地表变化检测

随着摄影测量与遥感对地观测技术的快速发展,数据获取与生产越来越简单,快速准确的变化检测得到变化率和变化图斑,对于维护数据时效性有重要意义.本文通过实验总结出了一种采用两期机载LiDAR点云数据,快速检测城区地表变化的技术方法:首先对机载LiDAR点云进行坐标转换配准等数据预处理后,先将数据分类,然后利用分层聚类差值法进...     

基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建

传统的LiDAR点云建筑物模型会经常受到二维图纸的局限,极大地影响对建筑物的判断。而对于等高线族的分析,从等高线族的特性到建筑物等高线的划分,都能通过等高线的识别呈现建筑物的形状和结构,从而提高建筑物模型重建的效率。论文从等高线族的定义、机载LIDAR技术、屋顶识别、模型重建等方面,探讨基于等高线族分析的LiDAR点云建筑物模型自动识别及重建。     

输电线路机载LiDAR点云分类算法研究

针对输电线路点云数据的语义分割 自动化程度及精度较低的问题,基于输电线路的空间特征分布,提出能够实现杆塔、地线、导线等目标物提取的点云数据自动分割算法.利用无人直升机所获取的输电线路机载LiDAR点云数据进行电力设施提取实验.结果表明,本文提出的算法具有较高的查准率及查全率,查准率方面杆塔、导线、地线分别为99.74％...     

机载LiDAR点云数据的后处理及应用

机载LiDAR作为一种高效的空间数据采集方法得到了有效的推广和应用,利用机载LiDAR可以提取多种数据,特别是在提取DEM具有很多优势,其成果数据在城市测绘工作中可以多方面应用,如建筑物高度提取,城市整体的DEM,等高线提取等.本文以常州为例,介绍了机载LiDAR的后处理、DEM提取以及在城市测绘中的应用范例.     

基于多层次语义特征的建筑立面点云提取方法

建筑立面信息是指建筑物与外部空间接触面的空间分布及属性信息,如何从点云数据中提取建筑立面信息是点云数据处理中的热点和难点。为解决传统格网密度算法在建筑立面点云提取时评价标准单一、适应性不强的问题,综合分析建筑区各类典型地物点云的高程分布、投影密度、法向量分布等局部及整体空间特征,构建由点云单点语义、格网语义及区域语义组成的多层次语义特征描述子,在此基础上提出一种建筑立面点云提取方法,针对建筑立面点云在不同层次语义上的特点设置合理阈值,通过逐层筛选实现建筑立面点云的精确提取。试验结果表明:该算法能在低层、高层以及超高层建筑区等不同场景海量点云中快速准确地实现建筑立面点云提取,算法精度、效率、适应性良好。     

ENVI LiDAR支持下利用机载LiDAR点云提取建筑物

对机载激光雷达测量技术、ENVI Li DAR软件、建筑物提取流程进行了介绍,以ISPRS第三委员会提供的机载激光雷达点云数据为基础,基于ENVI Li DAR 5.1对实验区的建筑物进行了提取,并通过Arc GIS结合同地区影像对其质量进行评价,实验流程及结果有一定的参考意义。     

基于机载LiDAR和倾斜摄影技术探究山地地质灾害发育特征

广州市地形地貌复杂多样,地质灾害种类多,防灾减灾任务十分繁重。受限于地形地貌等因素,传统的人工现场排查具有局限性,无法较好地识别区域地质灾害隐患。受惠于机载LiDAR和倾斜摄影技术的快速发展,其能够“穿透”地面植被,获取地面真实高程,对于精准获取地质灾害隐患点、精细勘测区内地形地貌具有重要意义。因此,为查明广州莲花山地区地质灾害发育特征,文章基于机载LiDAR和倾斜摄影技术,将外业获取的点云数据经内业预处理、分类处理及滤波处理后,经融合差分GPS解算、数据生成等步骤,获取具有实际坐标的精细化实景三维模型、真实地表数字高程模型（DEM）和数字正射影像（DOM）。通过地质灾害特征解译结合传统人工现场排查与复核,探明广州莲花山地区共发育19处地质灾害,多发育在核心区域的砂砾岩及粉砂岩地层,区内地质灾害以危岩体为主,且主要受地形高程和坡度控制。研究结果表明,机载LiDAR和倾斜摄影技术能够实现研究区内地质灾害的早期发现和有效识别,对地质灾害分类管理、高效防治具有较高的指导意义。     

基于改进的形态学LIDAR点云数据的滤波算法

机载激光雷达是近些年发展起来的新兴测量技术,广泛应用于高分辨率DTM的生产。基于LIDAR点云数据获取DTM的过程实际上是一个滤波的过程,即将原始数据中的非地面点去除。本文利用形态学方法对LIDAR数据进行滤波处理,处理前,首先对离散的点云数据进行重组生成格网化的三维坐标。为了获取更好的滤波效果,算法中采用动态变化滤波窗口。通过试验分析发现,不断变化的滤波窗口尺寸可以有效地去除植被、车辆、建筑物等大小不同的目标地物,具有一定的实用性。     

基于LiDAR点云数据的建筑物轮廓线提取

针对激光点云数据提取建筑物轮廓线易丢失边缘细节信息的问题,提出新的建筑物轮廓线提取方法。首先对点云数据进行网格化生成深度影像,然后基于K-means聚类对深度图像进行分割,针对双边滤波Canny算子检测轮廓时出现断裂与不规则线条的问题,提出基于高斯核Hough变换投票检测解决断裂与不规则的问题。实验证明,所提方法可以很好地从点云数据中提取完整的建筑物轮廓线,提取精度高。