机载大光斑激光雷达数据估测森林结构参数研究进展

针对LiDAR对森林结构具有较强探测能力,从而能够准确地获取森林的三维结构的优势,该文试图将该技术运用于估测森林结构参数,并介绍了机载大光斑LiDAR系统的工作原理和主要技术规格,系统总结了机载大光斑LiDAR数据估测森林结构参数的研究现状,分析了机载大光斑LiDAR估测森林结构参数的局限性并对其进行了展望。     

机载激光雷达(LiDAR)数据在森林资源调查中的应用综述

LiDAR技术可以直接获取地表地物的三维信息,在森林参数估测方面具有独特的优势,因此,在森林资源调查中有着广泛应用.本文首先介绍了LiDAR系统组成和基本工作原理,然后详细分析了LiDAR技术定量提取树高、林分郁闭度和密度、蓄积量和生物量等森林参数的技术方法与研究进展,并对LiDAR数据在森林及其生态状况监测中的应用前景进行展望.     

机载LiDAR数据航带平差研究进展

面向机载LiDAR数据航带平差处理的理论前沿,全面总结了机载LiDAR航带平差技术的国内外现状并进行了相应的归纳、分析,指出了当前研究中的一些不足,为后续的研究提供了参考。     

集成GIGIS技术与改进LiDAR的建筑测量技术研究

倾斜摄影测量技术因现代测量技术的进步,在众多应用场景中证明了其独特和不可或缺的价值;在GIGIS技术的支持下,研究致力于结合倾斜摄影测量技术与机载LiDAR技术,旨在实现更精确、完整的建筑测量;采用了基于GIGIS的倾斜影像技术,获取了丰富的纹理、色彩特征信息,并利用机载LiDAR技术获取了高精度、低噪声的点云信息,从而优化了LiDAR在建筑测量中的应用;通过对点云特征提取与融合方法的优化,在两个不同区域的测试中,改进后的特征提取准确率分别达到93.56%和92.14%,均明显高于改进前;研究为建筑测量提供了更准确、完整的多源数据特征,为建筑测量技术的进步提供了有价值的方案。     

机载激光雷达技术在铁路勘察设计中的应用及效益分析

机栽激光雷达技术(LiDAR)是一种全新的遥感技术,因其高精度和高效率,在地形测绘方面得到快速发展,目前国内已有近20套LiDAK系统.本文主要研究LiDAR技术在铁路勘察设计工程中的应用内容、产品与效果,在此基础上与传统的航空摄影测量方法进行了比较,证明LiDAR技术在铁路勘察设计的可行性与优越性.     

铁路工点地形数字近景摄影测量的研究

机栽激光雷达技术(LiDAR)是一种全新的遥感技术,因其高精度和高效率,在地形测绘方面得到快速发展,目前国内已有近20套LiDAK系统.本文主要研究LiDAR技术在铁路勘察设计工程中的应用内容、产品与效果,在此基础上与传统的航空摄影测量方法进行了比较,证明LiDAR技术在铁路勘察设计的可行性与优越性.     

基于机载LiDAR数据的三维树木建模方法

提出一种基于机载激光雷达系统LiDAR数据树木可视化建模的方法。利用机载LiDAR数据的特点,结合L-系统分形的思想,对传统的L-系统方法进行随机化、参数化的扩展和改进,由此对数据进行建模。针对LiDAR数据分布空间由内到外的层次特点,采取分步的建模策略,在外层建立从LiDAR数据中提取L-系统参数的方法。实验结果表明,该方法具有较好的建模效果,适用于三维数字城市、虚拟现实以及林业领域。     

LiDAR和航空影像集成的复杂建筑物重建研究

利用航空影像和LiDAR数据各自的优势点而进行的融合为复杂建筑物三维重建提供了一种可靠的途径。利用LiDAR数据获取建筑物初始边界,在航空影像中提取出边界特征,从而对初始建筑物边界进行精化;针对少量错误和丢失的建筑物边界进行编辑,开发了相应的软件系统。对某研究区域进行实验,并从重建建筑物模型的正确性、完整性和精度三方面进行分析,证明了所提出算法的可行性和有效性。     

航空影像辅助下的城区机载LiDAR汽车目标检测方法

机载激光雷达(LiDAR)技术的出现为地面汽车目标检测提供了新的途径。为了从机载LiDAR点云数据中提取汽车对象,根据不同地物的属性特征,提出了一种航空影像辅助下的城区机载LiDAR汽车目标检测方法。首先利用形态学开重建滤波完成地面和地物的分类,然后在地物点的基础上结合正射影像,通过归一化植被指数(NDVI)特征完成对植被和非植被地物的初步分类,最后在非植被地物的基础上,根据地物对象的形状特征及高程信息完成汽车和建筑物及阴影植被等非汽车对象的分类,从而完成汽车目标的提取工作。3个实验区的计算结果表明:该方法能有效从LiDAR点云中提取汽车目标,正确度和完整度的均值分别为95%和85%,满足实用性要求。     

基于动态规划的城市道路提取改进算法

从航空或卫星影像中提取道路一直是研究的热点,基于动态规划的道路提取算法是最有效的算法之一。该文基于LiDAR点云数据特征改进了该算法的代价函数,进而提高了基于动态规划的道路提取算法的鲁棒性。为正确地融合航拍图像和LiDAR点云数据,研究了航拍图像和LiDAR点云数据的匹配算法。最后,通过试验验证了算法的正确性。     

基于机载LiDAR 技术的典型水库水量变化估算

针对传统外业测量水库库容估算方法易受地形、气象条件影响,存在危险性高、效率低等问题,以仑山水库为研究对象,采用机载 LiDAR 技术估算水库面积及水量变化。通过实地数据采集,利用 KD- 树算法剔除点云中的粗差点,并采用渐进加密不规则三角网(PTIND)滤波分离出地面点,完成 LiDAR 点云数据的预处理;根据点云数据建立精细化数字高程模型(DEM),提取不同水位的水库水面面积;最终利用积分和传统棱台体积估算方法对比分析不同水位水量差值变化。结果表明：与高程实测值相比,DEM 高程反演值满足高程精度要求,基于机载 LiDAR 的水量估算受库底坡度变化的影响,估算值低于传统估算方法的估算值,估算结果更为精确,可为监测水库水量变化提供科学依据。     

用于铁路勘察的机载LiDAR数据生产DEM方法研究

机载LiDAR数据是一种比较好的DEM生产的数据源,尽管生产流程基本成熟,但其中的一些关键技术还不能满足生产需求,需要在行业应用时加以深入研究。针对铁路勘察的具体特点和要求,提出了一种综合使用专业软件和多种航空摄影测量技术手段,满足铁路勘察设计需求的机载LiDAR数据生产DEM方法,并将其运用在生产实践中,大规模生产的结果表明,本流程和方法是可行的。     

一种高程相关的机载LiDAR点云配准方法

针对现有配准方法难以提取大范围机载LiDAR点云特征信息的问题,提出了一种基于2片待配准机载LiDAR点云高程数据相关的点云自动配准方法。首先,将待配准点一定范围内的点云拟合局部曲面;然后,在另一点云片中确定搜索区域,利用拟合结果求解搜索区域内的点云在拟合曲面上的高程;最后,通过计算拟合高程与实际高程的相关系数,选择搜索区域内相关系数最大位置作为配准的关键点参与点云配准,反复迭代直到完成配准。文章用实际采集的机载LiDAR数据进行了实验分析,并与传统的ICP算法进行了对比。实验结果表明,该方法在配准精度上能达到较高的水准,能够满足机载LiDAR点云配准的要求。     

无人机平飞下激光雷达和双目视觉融合的SLAM建图

针对无人机在较快运动下使用单一传感器难以有效构建地图的问题,提出一种基于LiDAR与双目融合的建图方法。利用LiDAR获取远处环境信息,提取物体的边界信息减少数据冗余,实现预先地图的构建;使用双目获取近处的信息,同时利用改进的特征金字塔法以实现特征快速提取,与LiDAR预建地图并行计算提高运行效率;最后将视觉特征与LiDAR预建地图融合构建二维地图。实验表明,该方法在无人机不同速度下可构建可靠性更高、更精确的环境地图,可为快速无人机的实时避障提供位置信息。     

基于IMU紧耦合的LeGO-LOAM改进算法研究

基于LiDAR和SLAM(simultaneous localization and mapping)的LeGO-LOAM算法在低分辨率的LiDAR设备上,由于LiDAR数据的运动畸变、采样的地面数据稀疏等问题,存在重力矢量漂移现象和严重的高程估计误差。为了改善这一点,LeGO-LOAM改进算法引入了一种LiDAR和IMU(inertial measurement unit)紧耦合的方式。通过IMU估计运动状态,消除LiDAR数据的运动畸变,并使用IMU数据构建联合优化函数,约束位置姿态估计的重力方向。实验结果表明,这种方法有效抑制了LeGO-LOAM算法的重力矢量漂移,高程估计精度和高速状态下的定位精度均有显著提升。     

联合无人机激光雷达和高光谱数据反演玉米叶面积指数

叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）是作物长势监测及产量估算的重要指标,准确高效的LAI反演对农田经济的宏观管理具有重要作用。研究探索了联合无人机激光雷达（Light Detection and Ranging,LiDAR）和高光谱数据反演玉米叶面积指数的潜力,并分析了LiDAR数据不同采样尺寸、高度阈值、点密度对LAI反演精度的影响同时确定三者的最优值。该研究分别从重采样的LiDAR数据和高光谱影像中提取了LiDAR变量和植被指数,然后基于偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）回归两种算法分别利用LiDAR变量、植被指数、联合LiDAR变量和植被指数构建预测模型,并确定反演玉米LAI的最优预测模型。结果表明：反演玉米LAI的最优采样尺寸、高度阈值、点密度分别为5.5 m、0.55 m、18 points/m2,研究发现最高的点密度（420 points/m2）并没有产生最优的玉米LAI反演精度,因此单独依靠增加点密度的方法提高LAI的反演精度并不可靠。基于LiDAR变量获...     

激光雷达遥感在文化遗产保护中的应用

激光雷达(LiDAR)即激光探测与测距,提供了一种快速、精确、高效地获取三维空间数据的方法。激光雷达技术为文化遗产的保护和管理提供了新的途径和方法。首先介绍激光雷达技术的原理和特点,然后详细论述激光雷达技术在文化遗产保护和管理中的应用,最后对激光雷达在文化遗产保护中存在的问题进行了分析并提出解决方案,为文化遗产保护和研究者提供新的思路和方法。     

基于激光雷达的大兴安岭典型森林生物量制图技术研究

森林生物量作为森林生态系统基本的数量表征,表明了森林的经营水平和开发利用价值,并能反映其与环境在物质循环和能量流动方面的复杂关系。同时,森林生物量也是林业问题和生态问题研究的基础。以内蒙古大兴安岭国家野外生态站为研究区域,通过对机载激光雷达(LiDAR)点云数据的预处理,利用计算机编程提取LiDAR点云数据的结构参数,以植被分位数高度变量与密度变量为自变量,结合地面调查数据,建立生物量与LiDAR结构参数的回归模型(决定系数为0.69,均方根误差为0.34)。运用IDL编程对LiDAR点云块数据进行运算并生成分辨率为20m×20m的栅格图像,拼接后得到整个区域的地上生物量分布图,对生成的地上生物量分布图进行验证的R2为0.78,RMSE为23.09t/hm2,平均估测精度达83%。     

以技术趋势为主线的《大学计算机基础》课程改革

针对该课程现状和存在的问题,提出了以技术发展趋势为主线的课程改革思路,并给出了具体的实现方案。     

基于机载LiDAR和高分辨率遥感影像的城市道路网提取

利用单个数据源的数学形态学道路提取方法不能充分利用道路的特征,提取的道路信息不完整。针对这一缺陷,并考虑到机载LiDAR数据可以提供高程信息,提出了将机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像数据结合起来的城市道路网的提取方法。以徐州市的机载LiDAR数据和高分辨率遥感影像数据作为实验数据,首先将两者进行精确配准,然后利用伪道路信息去除的方法分别将植被信息和建筑物信息等去除,得到基本的道路轮廓,再利用形态细化算法提取道路的中心线,最后,在ArcGIS和Matlab编程环境下实现了改进的道路修剪算法(IRT),利用该算法进行道路修剪,得到了平滑和连贯的城市道路网。经过精度评价可以看出:利用该方法可以较好地避免建筑物阴影、低矮植被群等对道路提取的影响,道路的识别精度达到84%以上。