机载LiDAR输电线路杆塔快速定位方法研究

杆塔位置是机载激光雷达电力巡检应用中进行输电线路点云分段、杆塔提取、变化检测的基础.为了提高其自动定位的精度和效率,提出了 一种适用于复杂地形的高压输电线路杆塔自动定位方法.首先在分析了输电线路点云相对高度、垂直和水平分布特征基础上,采用格网预处理剔除低位点格网、聚类分析确定候选类簇,然后利用格网垂直连续分布系数、高程...     

机载LiDAR数据提取山区道路方法研究

结合山区道路的空间分布特点和激光点云特征,提出了一种从机载LiDAR数据中快速提取山区道路的方法。首先,利用形态学滤波方法进行点云滤波,以去除原始数据的非地面点(建筑、输电线路以及植被等)。在此基础上,采用基于多规则区域生长算法提取道路点并进行优化、然后采用Freeman链编码方法定位追踪道路边界,并利用数学形态学方法进一步细化道路中心线,进而提取完整的道路信息。利用山区机载LiDAR点云数据进行试验并与其他方法的处理结果进行比较,结果表明:本文方法能够有效地从激光点云中提取道路信息:提取道路的完整度为93.87%,正确率为93.84%,质量为88.43%。     

机载LiDAR点云中建筑物等高线匹配方法

针对机载LiDAR数据中提取的含有大量锯齿型噪声的建筑物等高线间难以实现正确匹配的问题,该文提出了一种基于对应点集的建筑物等高线匹配方法。算法提出将匹配残差作为点对匹配成功与否的判断依据,同时,将点对匹配正确率作为等高线形状相似性测度;通过对离散点序列的等高线进行重心归一化并采用点投影的方式来搜索相邻等高线上的最近点构建等高线间的对应点集,然后基于一个坐标转换模型采用最小二乘法解算匹配参数并计算新的最近点点集,迭代计算直到残差的平方和所构成的目标函数值不变得到最小的匹配残差,并结合匹配参数来实现等高线的匹配。通过对单栋复杂建筑物和城镇区域LiDAR数据进行试验,验证了所提出方法的有效性,能够实现建筑物等高线的正确编组,为实现建筑物三维模型的完整外部轮廓提取提供了一种新的思路。     

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。     

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。     

基于机载LiDAR点云的道路点滤波提取方法研究

提取出道路地面点对于从机载LiDAR数据中提取地物有重要意义,论文提出了一种滤波方法提取道路地面点。首先,通过LiDAR数据中的道路特征的高程值进行区域分割,保存粗略数据;然后再根据LiDAR数据中的反射强度进行第二次滤波,超出反射强度某阈值的点划分为非地面点,剔除此部分点;第三次对已提取出的点进行分析,根据道路点密集的特征剔除周围反射强度符合阈值但形状稀疏的孤立点。实验结果表明该算法对地面点的提取效果较好,具有一定的实用性。     

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。     

无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法

点云数据滤波仍旧是现阶段机载LiDAR数据后处理的首要步骤,但其发展尚未完全成熟。在回顾和总结已有滤波算法的基础上,将统计学中偏度与峰度的概念引入到算法中,提出了一种新的基于偏度平衡的地面点与非地面点非监督分类方法,利用统计矩原理从LiDAR点云数据生成的DSM中有效地提取DTM。该方法区别传统算法的最大的优势在于无需参数或者阈值支持,并且相对于LiDAR点云数据的格式和分辨率是独立的。实验结果证明,该方法切实可行,具有较强的适应性,并且能够较好地满足精度要求。     

机载LiDAR高压线塔点云自动化提取

高压线塔三维数字模型是输电线路数字化管理的重要部分,也是线路安全预警模型的重要支撑.针对当前研究中从机载LiDAR数据提取线塔点云时主干点云提取精度不高、塔脚植被点和塔头电力线点干扰严重等难题,首先,基于点云空间几何特征,利用Kd树距离分割法、欧式聚类、移动曲面拟合算法与空间格网区域向下生长算法进行线塔点云粗提取;然后...     

瞳孔中心快速定位方法研究

眼球运动是获得和揭示大脑工作信息的重要途径。近年来的研究多将眼球建模成圆或椭圆,利用Hough变换检测圆或椭圆,从而达到瞳孔中心定位的目的。传统的Hough变换（含随机Hough变换）的实时性较差,而为了获得更加准确有效的眼球运动信息,采集帧率往往需要超过100 f/s。为此,利用VOG的暗瞳特性及二值化后瞳孔图像圆的唯一性,通过Video Oculographic（VOG）设备采集眼部视频,对Hough变换进行改进,对预处理过的二值图像进行边缘提取,同时选取边缘上的三点通过点Hough变换得到一个参数组,再用数学期望替代传统Hough变换投票方式,对所有参数组求数学期望,得到最终瞳孔中心。实验证明,该方法可行、精确、稳定。     

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。     

基于机载LiDAR和多光谱图像的建筑物震害自动识别方法

地震破坏的建筑物在遥感影像上和空间上表现出的特征各异,致使遥感定量化估计其破坏程度较困难.本文介绍了基于LiDAR和多光谱影像相结合的多源遥感影像进行倒塌建筑物的面向对象识别的方法、分析处理步骤和特征参数选择,并以2010年1月12日海地地震后的太子港局部LiDAR数据和高分辨率卫星影像为例,提取了倒塌和未倒塌建筑物,经与高分影像目视解译结果比较,面向对象分类结果具有较高的分类精度.     

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。     

机载LiDAR点云中静态水体边界提取

从机载激光雷达点云中提取水体边界往往依赖影像辅助或假设水体表面点很少或回波强度很弱,而该假设与实际情况不一定相符.鉴于此,文章提出 了 一种仅基于点云坐标提取静态水体边界的方法.首先,构建Delaunay三角网,从三角网中提取空洞边界作为初始边界;其次,基于边界上点高程分布估计水面高程范围;然后,沿搜索方向进行迭代边界...     

无控制条件下机载LiDAR航带拟稳平差方法

对无控制条件下机载LiDAR测区数据在平差过程中,由于受平差基准选取因素的影响,或难以补偿因POS系统导致的系统偏差,或容易造成误差累积的问题,提出了一种机载LiDAR航带拟稳平差方法。首先介绍了航带平差方法采用的航带形变模型,然后提出了航带拟稳平差模型,并推导了航带拟稳平差约束条件,同时可根据测区实际情况调整拟稳基准权值。最后利用该模型进行机载LiDAR航带平差。实验表明,该方法能够在无控制条件下有效减弱或消除机载LiDAR数据的系统误差,同时抑制航带平差过程中累积误差的产生,从而提高点云数据的质量和精度。     

基于机载LiDAR点云数据森林郁闭度估测

郁闭度是反映森林数量和质量的重要参数,是森林调查的重要因子之一。以广西壮族自治区高峰林场试验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,基于二维冠层高度模型（Canopy Height Model,CHM）和三维点云开展了森林郁闭度估测研究。使用实地调查的105块样地作为验证参考数据对郁闭度估测结果进行了精度评价,结果表明：基于二维CHM估测郁闭度与实测值之间的R²=0.388,RMSE=0.17;而基于三维点云估测郁闭度采用了2种方法：第一种方法采用归一化后2 m以上高度植被点云密度与归一化后所有点云密度比值估测郁闭度,估测结果与实测值之间的R²=0.467,RMSE=0.13。第二种方法采用归一化后2 m以上高度第一次回波植被点云密度与归一化后第一次回波所有点云密度比值估测郁闭度,估测结果与实测值之间的R²=0.478,RMSE=0.12;基于三维点云的2种方法估测林分郁闭度的精度皆优于基于二维CHM的方法,基于三维点云估测林分郁闭度方法中,第二种方法的精度优于第一种方法。     

LiDAR强度校正方法研究综述

激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）通过扫描物体目标能够获取海量的离散点云。而强度作为点云最重要的特征之一,在一定程度上反映了物体表面的辐射特性。但受多种因素影响,原始强度信息变异性较大,通常需要被校正才能更好地应用到各个领域。首先详细综述了强度在林业遥感、测绘工程、地物分类和海洋环境勘测等领域的应用,分析了强度校正的必要性;其次,从大气衰减效应、扫描仪特性、目标表面参数和数据采集几何等角度深入阐述了影响强度的主要因素;接着,探讨了强度校正基本理论,对常用的理论和经验校正方法进行了总结,并把强度校正分为两个层次：正规化和辐射校准;最后,指出了强度校正技术亟待解决的一些问题。     

浅析机载LiDAR点云的滤波与分类

滤波与分类是机载LiDAR点云处理的两个关键步骤。针对人们在传统概念上的认识误区，简要阐述了两者的不同内涵。以点云分类为例，一方面，以归一化高度特征为着力点，详细分析点云滤波对分类精度的影响，并对其影响力给予客观地评估；另一方面，以点云分类结果为着力点，采用反向分析法深入探讨了点云分类结果与滤波产生的两种误差的内在联系，从而验证了两者在点云处理过程中的辩证关系，得出了相应结论。     

机载LiDAR测量技术在输电运维中的应用

输电线路运维是输电管理的重要环节,传统输电线路巡检依靠人巡为主机巡为辅的作业模式,其巡线测量精度、准确率、时间周期长难以保证;当前机巡作业在一定程度上缓解了运维压力,解决输电线路通道大致情况的检查,但仍未实现树障的精确巡检,机载LiDAR技术的出现使得输电运维模式得以改善,其作为新兴测量手段使输电通道危险点精准测量检测成为可能,文章探讨了传统输电线路运维存在的工作效率、安全度及作业强度等问题,结合机载LiDAR的特点研究该技术在电力工程勘测成图及输电通道危险点检测分析领域技术实现流程与应用情况,研究激光点云数据快速处理与分类,实现对输电通道环境的及飞及测,探讨进一步提升运维应急抢险反应速度和隐患判定的精度,以减少运维人工巡线的投入,提高运维效率。     

浅析机载LiDAR点云的滤波与分类

滤波与分类是机载LiDAR点云处理的两个关键步骤。针对人们在传统概念上的认识误区,简要阐述了两者的不同内涵。以点云分类为例,一方面,以归一化高度特征为着力点,详细分析点云滤波对分类精度的影响,并对其影响力给予客观地评估;另一方面,以点云分类结果为着力点,采用反向分析法深入探讨了点云分类结果与滤波产生的两种误差的内在联系,从而验证了两者在点云处理过程中的辩证关系,得出了相应结论。