基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法

以机载LiDAR点云数据为研究对象,提出一套建筑物三维模型重建方法。首先使用渐进三角网滤波算法分类地面点与非地面点,通过训练完成的随机森林模型完成建筑物点云提取;其次将方向作为约束条件,使用随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法完成建筑物轮廓线提取并获取屋顶关键点信息;最后使用SharpGL工具包,以建筑物轮廓线与屋顶关键点信息为框架重建建筑物三维模型。以实测机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明,本文方法能够提取得到完整的建筑物轮廓信息,并具有较高的建筑物模型重建精度。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

基于机载LiDAR点云数据的道路标识线提取方法研究

为了提高基于机载LiDAR点云数据的道路标识线分类精度,提高机载LiDAR点云数据的利用率,本文提出了一种从机载LiDAR点云数据中自动提取道路标识线的新方法。该新方法实现道路标识线自动提取的步骤为:首先,对原始机载LiDAR点云数据进行滤波处理,消除地物点对道路标识线点云提取的影响;其次,对道路面点云数据进行二维投影,获取道路点云数据的强度特征图,并根据标识线连通分析得到标识线边缘信息;最后,通过指定约束识别规则实现道路标识线的精细化处理。使用两组机载LiDAR点数据进行实验,结果表明,本文提出的新方法能够很好地获取道路标识线边缘与标识线点云,提取道路标识线的平均完整率与平均正确率分别为0.94、0.98,均优于对比方法实验结果,具有实用性强、鲁棒性好的特点。

机载LiDAR点云数据的组合滤波算法研究

针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。

机载LiDAR点云数据滤波以及建筑物提取技术研究

当对机载激光雷达(LiDAR)点云数据进行滤波和提取建筑物时,当前技术有误差大、提取结果展示模糊等问题,本文针对这些问题进行相关研究,处理机载Li DAR点云数据,对坡度点云数据进行自适应滤波,提取机载Li DAR点云数据建筑物。分析提取结果可知,本文方法可以有效降低误差,清晰展现结果,为城市规划、土地资源调查和建筑物监测等领域提供更精准、高效的服务。

滩涂机载LiDAR点云数据滤波方法研究

机载LiDAR点云数据滤波是制作高精度数字地形产品的重要环节。通过分析常用滤波算法基本原理、滩涂机载LiDAR点云数据的特点,提出了一种基于潮汐水位高程约束,移动窗口滤波与三角网渐进加密滤波组合的滤波方法。试验表明:该滤波方法获取的滩涂地形有效点云数据质量与人工滤波结果相当,在一定程度上提高了滩涂区域机载LiDAR点云数据滤波的效率,为快速获取滩涂区域数字高程模型提供了有效途径。

基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类

为改善传统残差网络在机载LiDAR点云数据分类中信息流通不充分的问题,提出一种基于双通道残差网络的机载LiDAR点云数据分类模型(DP-ResNet)。DP-ResNet采用编码-解码结构。编码阶段主要采用两种不同形式的双通道残差结构和无参的聚合算子相结合,不仅能加强网络信息的流通,还能减少网络参数。解码阶段采用传统的逆距离加权和1×1卷积完成。为了验证DP-ResNet模型的分类性能,在GML_DataSetA数据集上进行分类实验。结果表明:与基准网络Closerlook相比,DP-ResNet模型的OA和AvgF1分别提高6.25%和15.45%,具有更好的分类性能;与其他模型相比,DP-ResNet具有极强的竞争力。

机载LiDAR点云数据滤波方法研究

为了改善地形复杂区域机载激光雷达点云滤波效果,本文提出了一种结合布料模拟滤波与改进不规则三角网的机载LiDAR点云滤波方法。该方法实现机载LiDAR点云滤波的主要步骤为:首先,使用KD树算法将原始点云数据中的粗差剔除;其次,使用CSF对粗差剔除后点云数据进行滤波,滤除建筑物等高大地物点得到初始地面点;最后,使用改进的TIN算法对初始地面点进行进一步精滤波,得到最终地面点结果。为了对本文提出方法的有效性与优越性进行检验,使用两组实验数据进行滤波实验,结果表明本文点云滤波方法可有效降低Ⅰ类、Ⅱ类误差,对不同地形条件进行点云滤波均有较高的准确性。

基于无人机载LiDAR点云数据的电力线提取方法

机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取过程中存在杆塔形状复杂、噪声影响大等问题,导致电力线点云提取精度低,本文提出一种基于点云分块处理、格网划分的曲面拟合滤波、自适应密度聚类算法的电力线点云提取与重建方法。首先,根据电力线走向,对整体点云进行分块处理;其次,在曲面拟合算法的基础上,引入格网划分思想,提出一种改进曲面拟合滤波算法并进行点云滤波;最后,通过给出自适应密度聚类解决方案精确提取电力线点云。借助点云库(PCL)、libLAS库与Visual Studio 2017 C++开发环境实现本文算法,基于实测点云数据对本文方法进行测试与精度评定。结果表明:电力线提取精确率为97.82%、召回率为99.76%、F1值为98.78%,一次便可实现电力线的成功提取,在保证提取精度的同时提升了提取效率,本文研究能够为电力线智能巡检提供良好的工程应用价值。

机载LiDAR点云数据断面提取方法及应用

针对传统断面测绘工作劳动强度大、工作效率低、自动化程度低等特点,为解决传统商业软件提取断面时在沟、坎处误差较大的问题,提出点云前进搜索法与点云收缩迭代法提取断面。以机载LiDAR获取的点云数据为原始数据,基于提出的算法获取断面数据。为验证算法的准确性,采用GPS-RTK人工测绘方法获取相同位置断面数据,以此为参照对该算法结果进行验证,并将该方法与点云垂直偏移法提取的断面数据进行对比,结果表明,该方法提取的断面数据更接近GPS-RTK测得的断面数据,该方法可以为地形分析、工程设计、自然资源管理、土地利用规划和灾害风险评估等提供准确的空间数据支持,为决策者和规划者提供可靠的地理信息基础。

利用机载LiDAR点云数据提取城区道路

提出一种从机载LiDAR点云中提取城区道路的方法。首先,利用机载LiDAR点云的高程和强度属性,对末次回波点云进行去噪、滤波和分类后获取初始道路点云;然后使用基于边长和面积阈值的约束Delaunay不规则三角网方法精化初始道路点云;最后采用α-Shapes方法从精化后的道路点集中提取道路轮廓,并用数学形态学细化方法提取道路中心线。试验结果表明,该方法提取的城区道路正确率和完整性较高。

顾及矢量特征的机载LiDAR点云数据压缩方法

LiDAR技术可获取海量点云数据,数据压缩是点云数据预处理的一个重要环节。该文结合大范围城市区域高程范围随区域变化大的特点,提出一种有效的压缩策略。该策略主要通过建立高程方向不均等的三维格网来提高邻域点集的搜索效率,并根据某一压缩准则计算特征量对数据进行压缩。将该策略应用于上海浦东某区域,并与均匀采样法进行比较,证明其能有效提高点云数据压缩效率。

机载LiDAR点云数据与影像数据融合

分析机载LiDAR系统获取的点云数据与影像数据的优缺点,从而取长补短,将二者进行叠加融合,并成功地将航空影像的光谱信息赋给相对应的LiDAR点云,弥补了LiDAR点云在光谱信息方面的缺陷,为LiDAR点云数据的后续处理提供重要的信息支持。

森林区域机载LiDAR点云数据的改进八叉树滤波算法研究

【目的】利用机载LiDAR点云数据能准确获取地物点三维坐标的特点,本文对森林区域LiDAR数据进行滤波分析,旨在提高点云滤波精度。【方法】基于改进的八叉树模型,将复杂地形分解为大量山坡地形,通过改变节点尺寸,既保留了点云的原始信息,又增强了点云数据分割的准确性。针对森林区域地形起伏不定的实际情况,在滤波算法中引入坡度判断,在一定程度上改善了山坡低矮植被易被错分为地面点的情况。【结果】对于3组不同地形下的点云数据,滤波总错误率分别为4.57%、4.75%和5.83%。这一结果对森林区域不同地形下的点云滤波具有一定的实用性。【结论】本文提出的改进八叉树滤波算法可以充分利用数据结构特征实现快速、高精度的滤波,从而节约时间成本和运行成本,也为后续森林参数的提取奠定基础。

机载LiDAR点云数据的航带拼接研究探讨

对机载LiDAR点云数据的航带拼接问题作初步的探讨和研究。研究结果表明,经过不同扫描带间点云数据的拼接,相邻扫描带间的高程漂移大大降低,证明了研究结果可靠。

机载LiDAR点云数据在城市遥感信息提取中的应用探索

随着机载LiDAR技术的发展,利用LiDAR点云数据辅助城市遥感信息提取研究成为当前的热门。本文在介绍点云数据处理流程和特征提取的基础上,从目标提取方面对LiDAR点云数据用于城市遥感的应用进行了探索。在后续工作中,笔者需要进一步关注城市遥感的应用需求,充分挖掘点云数据隐含特征,提高LiDAR点云数据处理的效率、精度和自动化程度。

机载LiDAR点云数据处理软件对比及评测

针对国内外现有的主流商业LiDAR点云数据处理软件,从软件功能完备性、软件操作和数据处理流程便捷性、处理结果的精度等多方面对TerraSolid、LiDAR-Suite和LiDAR360进行对比,分析各软件的优势和劣势,为测绘生产人员选择点云处理软件提供参考,也对国产激光雷达点云数据处理软件的发展提出一点看法。

一种基于移动曲面拟合的机载LIDAR点云数据滤波方法

针对机载LIDAR点云数据滤波问题,在分析张小红教授提出的移动曲面拟合法滤波的基础上,结合机载LIDAR点云数据的特点,引入虚拟格网技术,提出一种基于移动曲面拟合的机载LIDAR点云数据滤波方法,并通过实验验证了该方法的可行性和适用性。

机载LiDAR点云数据质量检查方法

机载LiDAR技术近年来得到快速发展,该技术是快速、大规模、高精度获取三维地理信息数据的重要手段之一。机载LiDAR集成了众多的系统,数据获取、数据处理过程繁多且复杂,只要其中一个环节出现问题,都会影响最终数据的使用。本文结合实际项目,在机载LiDAR点云原始数据检查中,论述了飞行姿态航高、IMU数据、CROS数据,点云精度、点云密度等检查内容和方法,可为同类工作检查做一个参考。

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。