倾斜摄影点云融合InSAR数据提高DEM精度的探讨

在进行某沿海城市实景三维数字模型建设的同时,还要考虑应用问题,如海岸带测绘、滩涂测绘、高铁、大型建筑、重要基础设施的形变监测等.应用倾斜摄影测量获取高分辨率影像,形成点云数据构建DEM,尚达不到厘米级以上精度,InSAR与点云融合重构DEM,精度可以提升至毫米级.InSAR+倾斜摄影方法,打破了传统高程测量的认知,应用...     

滑坡形变的升降轨时序干涉合成孔径雷达监测与分析

采用升降轨时序干涉合成孔径雷达（InSAR）技术对金沙江某水电站库区边坡的滑坡形变进行识别和监测。研究结果与研究区历史滑坡地质调查划定的滑坡体范围和全球定位系统（GPS）监测成果相符,说明InSAR技术在山区水库边坡形变的监测中具有可靠性和实用性。其中新建滑坡体形变速率较大,最大年平均视线向形变速率可达198.90 mm/a。结合同时期GPS数据验证InSAR监测新建滑坡结果精度,得出两者沿视线向累积形变量差值的均方根误差为39.10 mm,最大差值位于XJ17点为56.65 mm。滑坡形变与日降水量及水库水位变化的相关性分析表明,新建滑坡体的形变呈周期性阶跃变化,在出现强降雨或水库水位的骤变后滑坡形变表现出滞后效应。该研究可为山区水库边坡形变监测工作及滑坡灾害预警提供新的高效的方法。     

国产立体测图卫星典型冰川区高精度DEM生产及质量对比EI北大核心CSCD

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是开展青藏高原冰川研究的重要基础数据。随着国产立体测图卫星的快速发展,自主可控地获取青藏高原冰川区高精度DEM成为可能。该研究综合采用资源三号、高分七号卫星的立体影像和激光测高数据,分别生成冰川区域5 m和2 m格网的DEM,并选择岗钦及普若岗日等两处冰川为实验区,将国产卫星DEM与国外的AW3D、SRTM、TanDEM、HMA DEM等多种开源数字高程模型进行对比分析,并采用ICESat-2星载激光测高数据开展DEM绝对高程精度验证。结果表明:与中等空间分辨率的开源DEM相比,基于国产立体测图卫星影像生产的DEM高程精度更优,且格网更精细、更能详细描述冰川末端纹理特征;与高空间分辨率数据集HMA DEM对比高程精度,资源三号DEM略差、高分七号DEM更优,且在覆盖完整性方面国产卫星DEM均优于HMA DEM。综上所述,基于国产立体测图卫星可以实现冰川区高精度DEM的获取,能够为青藏高原冰川研究提供自主可控、精度可靠的地形参考数据。     

融合机载LiDAR和高光谱影像的土地利用分类

高光谱影像具有丰富的波谱和纹理信息，机载LiDAR点云数据包含了地物高密度、高精度的三维信息。分别从两种数据中提取地物的光谱特征、纹理特征和高度特征，并进行不同的特征组合，然后采用随机森林分类器进行地物分类实验。结果表明，机载LiDAR点云和高光谱数据在地物分类方面具有很强的信息互补性；融合了LiDAR高度特征的总体分类精度和Kappa系数均优于仅使用高光谱影像，其中“PCA+NDVI+GLCM+CHM”的特征组合总体分类精度和Kappa系数最高，分别为85.96%和0.81;与未加入LiDAR特征的组合相比，总体分类精度提高了5.33%。     

基于LiDAR点云的单根电力线分离提取与多维度拟合重建

激光雷达技术能够快速高效地获取高精度的三维点云数据,机载LiDAR不受天气影响且能在复杂地理条件下工作,已成为电力线巡检的重要方法。而从获取的LiDAR点云数据中高效提取架空电力线点云是机载LiDAR电力巡检后期数据处理的重要内容。本文基于某地输电线走廊的LiDAR点云数据,设计了一套单根电力线分离提取和多维度拟合重建的方案。该方案首先使用统计滤波算法去除LiDAR数据中的异常离群点;再采用布料模拟滤波算法,结合数据高程信息去除地面点,利用PCA主成分分析法与快速欧式聚类算法,从电力线走廊点云中分离提取单根电力线;最后基于提取结果对单根电力线进行多维度拟合重建。实验结果表明,本文方法能精准且快速地分离提取单根电力线并进行多维度拟合重建,在电力线智能巡检中具有良好的工程应用价值。     

机载LiDAR点云中电力线的提取和重建研究

为了实现输电线走廊的有效监管，采用了一种基于机载激光雷达(LiDAR)点云的电力线提取和重建的方法。首先利用点云的回波信息滤除大部分地物点，保留电力线的全部信息, 然后基于格网高差和高程阈值剔除大部分非电力线点云，实现电力线的初提取。针对初步提取出的电力线点云，通过Hough变换分离出单根输电线点。为提高电力线点的提取精度，对Hough变换提取的结果进行了改进，利用局部极值点检测的方法确定杆塔的位置，最后通过带有限制条件的多项式模型对每档电力线进行分段拟合，实现电力线模型的3维重建。结果表明，利用该算法提取出了424个电力线点，总的提取精度达到87.603%，拟合出的电力线模型效果较好。该算法可以自动、精确地实现LiDAR点云数据中电力线的提取和重建，对输电线走廊巡检具有很好的实用价值。     

基于StereoSAR辅助的InSAR DEM重建方法研究

StereoSAR与InSAR是两种利用合成孔径雷达图像重建DEM的关键技术。InSAR利用SAR干涉像对的相位信息重建高程,具有DEM重建精度高的特点,但DEM重建精度受环境、时间等失相干因素影响较大;StereoSAR是利用SAR立体像对的幅度信息重建高程,尽管DEM重建理论精度比InSAR差,但受失相干因素影响小,并且可以在缺乏外部辅助高程信息时获取绝对DEM。在传统的InSAR处理中,干涉条纹密集区域相位解缠难度较大,存在相位解缠错误和错误传播现象,且在没有地面控制点或外部DEM的时难以获得绝对DEM。文中提出了一种迭代式的基于StereoSAR辅助的InSAR高精度DEM重建方法,该方法可以在缺乏外部高程信息时获得绝对DEM,降低干涉条纹密集区域相位解缠的难度,提高DEM重建精度。采用文中所提方法、传统InSAR方法及公开DEM辅助InSAR DEM重建方法,分别在地形复杂与平坦区域进行DEM重建,并用ICESat/GLAS及TanDEM-X DEM进行精度评估。DEM重建结果验证了文中所提方法的有效性,所提方法的DEM重建精度优于传统InSAR方法且与公开DEM辅助InSAR DEM重建方法精度相当。     

一种基于IGA的融合点云和影像的建筑物提取方法

针对精细化实景三维建筑物建模,提出一种基于改进遗传算法（IGA）的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法：计算并提取基于点云和影像的特征,实现点云特征空间的扩张;再改进遗传算法选择点云特征,构建并优化特征空间;最后使用SVM分类器实现建筑物点云的精准提取。在ISPRS公开数据集Vaihingen测试数据的试验表明本文方法具有较高的建筑物提取精度;在实际生产数据的实验表明建筑物提取精度较高且稳定,证明了本文方法的先进性和普适性。     

无人机在复杂带状地形测量中的应用

针对采用常规RTK(Real-time kinematic,载波相位差分)测量方式测绘复杂带状地形图时存在效率低、成本高、危险性高、成果精度可靠性不高的问题,文章在分析了摄影测量和三维激光扫描技术后,提出将二者结合用于复杂带状地形测量中,并以飞马V10无人机搭载DV-LiDAR10激光雷达在西部地区某电站的前期地形测绘工作为例,采用免像控的作业模式,分别获取了DOM(Digital Orthophoto Map,数字正射影像)、DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)和激光点云数据成果,通过将无人机航测成果与RTK采集的检查点进行平面、高程精度的对比和分析,得出了无人机在免像控模式下进行复杂带状地形测绘的平面、高程精度符合规范要求,为复杂地区类似的地形测绘项目提供了借鉴。     

多特征参数约束的星载激光高程控制点提取

星载激光点位高程精度是其辅助光学立体影像复合测绘的基础。针对光学影像立体测绘对激光高程控制点精度的需求,提出了一种基于多特征参数约束的星载激光高程控制点提取方法。该方法利用全波形数据包含的目标地物垂直结构信息,分析高精度激光高程控制点特征,基于数据的有效性、波形的峰值个数、回波特征参数实现逐级约束筛选。选取信噪比、峰度和偏度作为评价指标,通过全波形数据回波特征参数的计算、统计与分析,确定其信噪比、峰度和偏度阈值,最终高效提取出可用于星载激光高程控制点的有效波形数据。以我国高分七号数据为试验对象,选取草地、戈壁、道路、水体、沙地、耕地六种典型地物样本,确定适用于提取高分七号高程控制点的信噪比、峰度与偏度的阈值。以江苏地区机载LiDAR点云数据为参考,验证分析高程控制点提取和阈值设定的准确性,试验结果表明:基于多特征参数约束算法,利用设定的适用于GF-7卫星的参数阈值,可以高效、准确地从原始波形数据中提取出有效波形用于高精度高程控制点生产。以与参考数据高程差0.32 m为高程精度要求,提取准确性平均为90.34%,所提取的激光高程平均测量精度优于0.5 m。     

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Hou...     

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。     

基于倾斜摄影测量的实景三维建模与精度评定

本文以无人机倾斜摄影测量技术展开,以新疆某测区为例,介绍了基于无人机倾斜摄影技术的全要素实景三维建模过程,包括无人机影像获取、倾斜影像空三加密、倾斜影像的瓦片分块、三维重构、点云分类等关键技术.并对三维建模精度进行分析验证,结果表明,通过倾斜摄影测量技术构建三维建模具有生产周期短,高效率、高精度、高真实感和低成本的特点...     

基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波

阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线,结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号,具备了3维分辨能力,且多个阵元保证了其在高程向的空间采样,能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题,实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点,高程向误差较大,所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题,该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法,应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像,通过图像处理手段去除小型杂点,利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除,完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据,通过与传统LiDAR滤波方法进行比较,验证了该文算法的有效性,为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。      

Mars-LiDAR系统误差分析及安置角误差飞行检校

机载激光雷达系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统等于一体的多传感器集成系统。机载激光雷达的检校和标定是保证激光点云定位精度的关键环节,其中扫描系统安置角误差是影响定位精度的主要因素之一。首先介绍了国产中远程机载激光雷达Mars-LiDAR系统,然后基于误差传播定律对系统误差进行了分析。研究了系统安置角误差的飞行检校方法,采用外场定标的方法将安置角进行动态分离,并通过飞行试验完成了系统安置角误差的动态检校,对Mars-LiDAR系统在3000 m、4000 m飞行高度获取的点云进行了定位精度分析和校正,验证了Mars-LiDAR系统安置角误差检校方法的实用性。     

基于PCA-TrICP的多源点云无缝三维重建

针对三维重建时使用单一数据源的局限性问题,融合异源的倾斜影像和三维激光点云进行三维实景重建.在前期工作中,利用倾斜摄影技术对校园图书馆建立初始模型,生成影像点云,并使用三维激光扫描仪获取其立面数据,完成去噪及拼接等预处理工作.针对预处理过后的影像点云和激光点云数据的配准,首先使用主成分分析方法对数据降低维度,对齐跨源点...     

泥石流沟谷滑坡体的点云采样分析及变化检测

泥石流沟谷地区地形复杂,沟壑纵横,利用激光雷达技术获取的点云数据往往存在着数据量大,数据冗余等问题。本文以云南省小江流域大白泥河泥石流沟的一伴生滑坡体为试验对象,利用地面激光扫描(terrestrial laser scanning,TLS)技术对其进行两个时期的点云数据获取,形成一系列针对泥石流沟谷地区的点云配准,滤波去噪,地表建模等数据处理流程;探讨不同重采样分辨率对地表模型构建的影响,运用ArcGIS平台对不同重采样分辨率下的滑坡量进行估算对比,获取该滑坡提供的泥石流物源量可靠值;同时,利用预处理后点云对该滑坡体进行点云探测及变化分析。试验结果表明(1)不同重采样分辨率构建的地表模型与其采样点云间的垂直标准差为0.3~0.5 cm;(2)点云曲率重采样分辨率在50%~70%范围内,滑坡量估算值较为可靠;(3)整个滑坡体的变化区域的距离变化区域在0.008~0.5 m。     

高分七号星载激光测高仪在轨几何检校与精度评估

高分七号卫星（GaoFen-7, GF-7）搭载了我国首台正式用于对地观测的星载激光测高仪,其测高精度备受国内外关注。文中系统性介绍了基于地形匹配、单片足印影像以及地面探测器阵列的3种检校方法,并利用同一地区GF-7星载激光数据,分别进行不同检校试验与验证,对比和分析3种不同检校试验后GF-7星载激光测高仪的高程测量精度。结果表明,基于地面探测器阵列的检校方法精度最高。以高精度机载LiDAR点云作为地面验证数据,GF-7星载激光测高仪经检校后波束1精度达到0.177 m,波束2为0.157 m;受限于检校所用的参考数据精度不足,其他2种检校方法精度相对较低,测高精度达到0.8 m。