基于车载LiDAR点云的建筑物三维建模及精度分析

车载激光扫描技术,作为一种较新的数据获取方式,可以快速获取道路两侧建筑物及地表物体的位置和相关属性,获取的点云数据丰富。传统的三维建模,数据获取时间长而且精度低,满足不了现代数字城市三维建模的快速更新,而建筑物是城市地物中主要的要素之一,其三维模型更是构成数字城市建设中三维模型库的基础。因此,本文以车载Li DAR点云为研究对象,提出一种基于车载Li DAR点云的建筑物自动提取算法,实现了一般建筑物点云的自动提取;然后根据提取的建筑物点云,结合3D Max进行建筑物的三维建模。     

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...     

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。     

倾斜摄影测量与机载LiDAR点云融合在三维建模中的应用

基于倾斜摄影测量的三维建模是实景三维模型生产的重要手段.但是仅靠倾斜摄影得到的三维模型会因为大气噪声和建筑物遮挡等原因产生凸包、漏洞等缺陷.为解决此问题,本文将同测区的LiDAR点云数据与倾斜摄影数据融合建模,利用LiDAR点云分辨率高、抗干扰能力强等特点,对倾斜摄影三维模型的缺陷进行优化.实验结果表明,通过本文的方法...     

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.     

无人机载LiDAR点云数据的应用探讨

无人机在近年来的测量工程中得到了广泛的应用,使用无人机结合机载LiDAR设备进行数据采集,按照航空摄影测量与遥感的作业技术要求和方法进行数据获取,将得到的点云数据结合地面控制成果进行一体化处理。实践证明,其精度要求可以能满足1:5000、1:2000甚至更大比例尺地图测图的精度要求。     

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。     

浅谈基于LiDAR点云数据的地物分类

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。而由于地物的复杂性和反射率的多样性,导致在地物分类和提取上存在一定的难度和分歧,如何在缺少光谱信息以及其他的辅助数据的情况下,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。本文对常见的各种方法进行了简述和比对,提出了一种基于判读常识的地物分类方法,实验证明能有在一定程度上减少误分类,有效去除噪声点,确保激光点云数据利用的效率和精度。     

无人机成像点云与LiDAR点云用于DEM构建精度对比分析

针对传统的地面调查及卫星遥感手段构建DEM存在测量难度大或制图分辨率低等问题,通过无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)成像点云与机载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)点云构建高分辨率DEM,并对比分析DEM产品的误差及其空间分布差异。采用多种滤波算法分类成像点云与LiDAR点云中的地面点云,结合点云内插的误差分析实验,得出以下结论：(1)利用点云的光谱信息能增强改进的渐进三角网滤波算法的效果;(2)成像点云和LiDAR点云构建DEM的最佳点云密度分别为27.70点/m²和16.44点/m²;(3)成像点云X和Y方向的误差集中在±0.1 m之间,Z方向的误差离散程度大,集中在±0.6 m之间,LiDAR点云X和Y方向的误差集中在±0.3 m之间,Z方向的误差集中在±0.5 m之间。研究结果可为点云用于地形复杂区域的高精度地形建模提供参考。     

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％...     

基于VTK的机载LiDAR点云数据的可视化

机载激光扫描(Light Detection and Ranging)技术作为新兴的现代化测量技术,目前广泛用于测绘的各个领域中,对其数据标准格式(LAS格式)的研究具有重要意义.VTK(Visualization Toolkit)是一种用于图像处理和可视化的工具包,本文通过VTK数据流的特点,在挪威TrollTech公司开发的Qt平台上以C++为开发工具,设计和实现了机载LiDAR点云数据的三维可视化,为后期对数据和影像的进一步研究打下了基础.     

机载LiDAR点云数据检查及其修复研究

对机载LiDAR点云数据的生产流程及结构进行了介绍,全面分析了点云数据在生产中的必要检查项目,并针对性的给出点云检查问题的修复方法。同时,详细描述了在MATLAB环境下实现对点云数据检查及修复的流程,并给出部分参考代码。     

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。     

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。     

基于优化赋权-云模型的地铁站消防安全评价

为高效地评定地铁车站消防安全状态,从四个维度构建地铁车站消防安全评价指标体系。通过改进的 CM-AHP 法与因子分析方法对指标赋权,并基于最小二乘法组合优化。根据修正后的云数字特征生成云模型,进而集成浮动综合等级模 型。结合指标的等级隶属度与组合权重获得综合评价云模型,通过云图直观展示车站消防安全状态对各综合等级云的依赖程度和 发展趋势。     

基于点云的拱桥三维线形模型偏差评价方法

拱桥的线形对其受力性能影响较大,建造过程中对线形几何偏差的检测及控制至关重要。三维激光扫描通过非接触手段对结构三维几何形态进行全覆盖、高精度测量,可作为结构几何偏差分析评价的关键支撑数据。本文提出一种基于点云的拱桥三维线形偏差评价方法,该方法通过三维激光扫描获取拱桥实时点云,并基于“滑动窗口”算法提取拱肋三维几何轴线,最后通过“三维线形模型偏差评价方法”对拱肋轴线与实际测量目标设计偏差进行定量评价。以缩尺拱桥实验为例进行精度验证,试验研究结果表明,在较为理想的室内试验环境中,利用“滑动窗口”算法提取拱肋轴线的方法切实可行,与百分表线形测点的平均误差为0.039mm,其中最大误差不超过0.1mm,表明该方法可获得可靠的拱桥三维线形模型。将其应用于某拱桥实测与预测目标线形偏差评价,结果表明,实测轴线与预测目标线形整体偏差较小,无论是横桥向和竖向偏差基本在10mm内。考虑到施工等影响因素,说明该三维连续偏差评价结果精度可靠,对实际工程具有重要的借鉴价值。     

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。     

基于三维点云模型预制钢构件尺寸检测方法

为解决人工检测手段对相应的预制构件的尺寸检测工作耗时费力、易出错,且难以获得影响预制构件装配的关键参数等问题,提出了基于三维点云模型对预制钢构件加工精度检测的方法。首先,通过制定合理扫描方案获取点云数据并对点云数据进行预处理、逆向建模得到构件点云模型;然后,基于点云模型和理论模型之间的整体偏差确定构件大致的制作误差范围,对构件制作误差进行初步评估;最后,基于点云模型和理论模型拼接面角点和夹角等关键参数偏差对构件制作误差进行细致评估,从而得出检测结果。以某预制桥塔钢节段为例,实验结果表明,该方法提高了钢构件制作误差的检测精度和效率。