智航无人机载LiDAR系统在轨道交通建设中的应用分析

为了减少轨道交通建设外业勘测的工作量,提高制图的效率和精度,本文首先基于实际项目,选用智航SF1650六旋翼无人机载LiDAR系统对济南新东站片区进行航摄,利用获取的LiDAR点云和影像数据制作DEM、DOM,然后再进行大比例尺地形图和片区断面图的制作。通过外业勘测核实,DEM和DOM精度完全满足轨道交通建设工程制作大比例尺地形图的要求,且相较于传统立体航测,精度和数据利用率得到很大的提升,极大减少了外业勘测工作量,验证了智航SF1650无人机载LiDAR系统的可行性,为今后的工程应用提供了参考方案。

基于机载LiDAR技术植被茂密区小型滑坡识别与评价

山体滑坡会导致生命和财产损失,获取完整的滑坡空间分布图及对易发区域的准确判定有利于指导生产、生活和生态空间优化。在滑坡调查过程中,茂密的植被覆盖使滑坡调查难度加大,机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)技术的穿透能力使真实地形特征得以呈现,从而实现植被茂密区滑坡识别。该文通过仿地飞行获取研究区LiDAR点云数据,基于点云数据得到数字高程模型(digital elevation model,DEM),在山体阴影分析、彩色增强显示及三维场景模拟基础上,识别出区域内已有滑坡的位置与规模,经野外核实,滑坡解译精度为86.4%。针对滑坡易发区评价问题,以现有滑坡为样本,首次采用遥感分类思维开展滑坡易发区划定,采用小区域内与滑坡发育有关的高程、坡度和地表起伏度组合成影像,以支持向量机为分类方法,判定出滑坡易发区域,经滑坡检验样本分析,滑坡识别精度为81.91%。研究表明:基于高精度的LiDAR数据及其视觉增强后的图像能识别小型滑坡,采用支持向量机分类法可以准确确定滑坡易发区,为下一步三生空间规划与优化提供依据。

基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法

断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问题,文中提出了一种基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法,以便更好地解决复杂地形区域的断裂带自动提取问题。该方法首先构建不同空间尺度的邻域点集,从而更全面地考察点云的局部几何结构特征。考虑到RS-Conv算子能够很好地表征中心点与邻域点的空间关系,文中以RS-Conv算子作为卷积模块构建了多尺度神经网络模型,以提取出LiDAR点云不同尺度的深层次特征,对其进行堆叠并输入到全连接层,以完成对断裂带点的提取。最后,在ISPRS点云数据集、川滇点云数据集和鲜水河数据集上对文中所述方法与张量分解方法和Deep Neural Networks(DNN)方法进行了对比实验,结果表明,文中方法的分类精度最高,分类总误差最低仅为0.3%,较其他方法降低了0.91%~2.79%,证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。

Remote sensing of air pollution incorporating integrated-path differential-absorption and coherent-Doppler lidar

An innovative complex lidar system deployed on an airborne rotorcraft platform for remote sensing of atmospheric pollution is proposed and demonstrated.The system incorporates integrated-path differential absorption lidar(DIAL) and coherent-doppler lidar(CDL) techniques using a dual tunable TEA CO_(2)laser in the 9—11 μm band and a 1.55 μm fiber laser.By combining the principles of differential absorption detection and pulsed coherent detection,the system enables agile and remote sensing of atmospheric pollution.Extensive static tests validate the system’s real-time detection capabilities,including the measurement of concentration-path-length product(CL),front distance,and path wind speed of air pollution plumes over long distances exceeding 4 km.Flight experiments is conducted with the helicopter.Scanning of the pollutant concentration and the wind field is carried out in an approximately 1 km slant range over scanning angle ranges from 45°to 65°,with a radial resolution of 30 m and10 s.The test results demonstrate the system’s ability to spatially map atmospheric pollution plumes and predict their motion and dispersion patterns,thereby ensuring the protection of public safety.

一种DEM辅助下的LiDAR点云PTD滤波改进算法

针对传统渐进加密不规则三角网(PTD)滤波算法在复杂地形环境下需要反复调试地面点判断参数才能获得较好结果的局限性,以往期DEM数据提取的地形高程和地形梯度为辅助,改进PTD中初始地面种子点的选取方法,优化地面点判断参数,并对往期DEM数据和现势LiDAR点云数据之间的地形变化进行检测和处理,适用于不同坡度地形条件的复杂地形,滤波效果较好。对比分析实验数据精度可知,该算法能有效降低I类与II类误差,且样本分类精度均在90%以上,说明DEM辅助可切实提高PTD滤波算法的精度。

机载LiDAR和模糊推理系统在黄土高原土壤侵蚀监测中的应用

黄土高原是我国乃至全球土壤侵蚀最严重的地区之一,受限于监测技术,黄土高原土壤侵蚀的研究多集中于径流小区尺度,大规模的侵蚀研究和野外观测仍相对缺乏。机载激光雷达(LiDAR)技术的革新为高精度、大规模土壤侵蚀研究提供了新的可能。然而,该技术受复杂地形的影响会产生高程不确定性误差,导致其监测土壤侵蚀的能力缺乏深入研究。基于此,本文以我国黄土高原丘陵沟壑区典型小流域桥沟流域为研究对象,联合机载Li-DAR测量和模糊推理系统(FIS),定量分析了两期DEM求差(DoD)不确定性的空间分布,研究小流域土壤侵蚀与沉积的空间分布特征。结果表明:(1)地形形态、点云密度等对插值生成的DEM误差影响较大,地形平坦区域的DoD不确定性明显小于地形陡峭区域的DoD不确定性;(2)FIS算法通过将已知的误差源整合到一个稳定的误差模型中,减少了主观干预和人为误差,避免了在复杂的DEM表面对误差进行错误估计,提高了计算结果的准确性;(3)梁峁坡地区侵蚀产沙体积为9.21m^(3),占坡沟系统产沙体积的15.89%;沟谷坡地区侵蚀严重,侵蚀产沙体积为48.76m^(3),占坡沟系统产沙体积的84.11%,在坡沟系统的产沙中起主导作用。沟床地区主要以沉积为主,梁峁坡和沟谷坡对侵蚀产沙贡献较大,而沟床则主要为产沙沉积区。研究成果不仅为黄土高原小流域的土壤侵蚀监测技术的拓展提供了新的视角,也为实施有效的水土保持措施提供了理论依据和参考。

改进的密度聚类精确自适应提取LiDAR电力线点云方法

原有邻域半径r_(Eps)与密度阈值p_(MinPts)两个参数的初始赋值导致电力线点云的提取结果存在不确定性,在密度聚类的基础上增添了点云簇类自适应判别方法,该方法避免人员重复测试初始参数的繁琐过程,采用C++语言完成了对该算法电力线精确提取及电力线拟合程序的开发与测试。结果表明:改进后的密度聚类法在电力线点云提取的损失率仅0.02%,三维重建残差为0.213 m;该方法大幅提高了电力线点云提取的准确性与便捷性,适用于高压电力走廊的电力巡检与三维重建等工作。

无人机LiDAR点云与无人机影像匹配点云分析比较

随着无人机技术的不断发展,无人机数码航测技术和无人机LiDAR技术在测量领域的应用越来越广泛。为分析无人机LiDAR点云和无人机影像匹配点云2种点云的差异,该文通过对西南某铁路一个测区在同一飞行高度的情况下同时进行无人机数码航摄及无人机LiDAR航摄2种方式航摄。对2种不同的摄影方式获取的点云进行比较,分析出2种方法获取点云在形态表现、滤波分类,以及利用2种点云制作DEM高程精度方面的差异,为实际工程航飞方式的选择提供一个参考。

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。

两种专业软件在无人机LIDAR点云数据处理中结合使用的效果与经验

激光雷达(Lidar)是以发射和接收激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。该技术在国外的发展和应用已有十几年的历史。目前,该系统已经向小型化、轻便化发展,得到的数据经过相关软件数据处理后,可以生成高精度的测绘4D产品。点云分类是激光点云数据处理的重要环节,探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义。飞马无人机管家和LIDAR360是两种各有特点的LIDAR点云数据处理软件,利用两种不同的LIDAR点云数据处理软件进行处理,可以做到扬长避短,进一步提高数据处理结果的质量。

基于LiDAR数据与光谱影像融合的单木提取方法

针对现有的机载数据单木分割方法对林型的普适度不高,尤其在高郁闭度阔叶林地带提取精度偏低的问题,选用海南省海口市热带阔叶林地带的光谱影像和LiDAR数据,先采用基于距离阈值的单木分割方法,利用高分光谱影像分割得到的树冠边缘,对初始探测树顶点进行位置约束。获得单木顶点的精确定位后,采用基于种子点的单木分割方法分割,完成了阔叶林的单木提取。结果显示,与已有的基于单木间相对间距单木分割方法相比,本研究通过选取最佳分割尺度结合光谱影像进行精确定位,改善了原有单一尺度分割方法导致的过分割现象,将单木识别精确率由0.67提升至0.92。该方法在使用遥感对森林单木进行分割工作中,可以更好地识别单木,对不同林型适用度较高,可以为后续的单木信息提取工作提供数据基础。

融合LiDAR点云与无人机影像的滑坡动态监测技术

滑坡是一种危害性较大的自然灾害,如何对其进行高效准确的监测具有重要研究价值和实际意义。利用LiDAR、无人机航空摄影等技术进行滑坡监测,可以快速、安全、精确地获取滑坡区域地面信息。本文提出了融合LiDAR点云的无人机影像滑坡动态监测方法。首先,利用点云和影像获取高质量DSM;然后,设计一种基于不规则三角网和坡度融合的滤波算法,滤除DSM中低矮植被,生产高精度DEM;最后,通过对两期DEM进行差分,实现对滑坡区域的动态监测。以黄登水电站附近边坡区域的LiDAR数据与无人机影像数据开展试验,结果表明,采用本文方法进行滑坡动态监测可以直观地判断滑坡地形变化和位移趋势,具有一定的应用前景。

四川芦山地区农村典型民居LiDAR点云背景值分析

使用地基三维激光扫描仪,采集了2013年四川芦山7.0级地震灾区农村典型民居基本完好砌体建筑物140个独立墙面的高精度LiDAR点云数据。根据标准差原理,采用统计回归分析方法,对LiDAR数据进行了处理,分析和验证LiDAR点云数据背景值区间。结果表明:芦山地区农村典型民居砌体结构建筑物墙面的LiDAR点云数据背景值区间为0~0.45 cm,并证实其合理性。

基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

机载LiDAR点云数据的建筑屋顶面提取算法

针对机载LiDAR点云数据的屋顶面提取过程中因受植被影响导致提取精度低的问题,提出了一种基于区域生长的屋顶面点云提取算法。进行滤波处理得到非地面点云,利用屋顶面点云邻域特征信息提取屋顶面种子点,引入植被指数和RGB差值信息作为生长约束条件对屋顶面点云进行生长分割,利用屋顶面的高程与面积值对提取结果进行过滤优化,得到屋顶面点云。选取了农村、城市、工厂三组不同场景的测试数据进行实验,结果表明:Kappa系数分别达到了97.29%、97.82%、97.13%,算法可实现较好的建筑屋顶面提取效果,且针对不同建筑场景具有良好的适应性。

基于MLS LiDAR点云提取桃树结构参数

为构建数字化果园并提高智能化管理水平,探索基于MLS LiDAR提取桃树结构参数的方法。使用背包搭载多平台激光雷达采集展叶期桃园点云数据,采用改进K-Means聚类算法分割单棵桃树点云;对部分存在空洞的枝条点云上采样,得到较高密度枝条点云数据;使用不同直径的圆柱拟合重建桃树定量结构模型(QSM),提取桃树5项结构参数。结果表明:该方法能实现桃树精准三维模型重建,重建后提取的冠幅值、株高、主干直径、一二级枝条长度与实测值决定系数分别为0.779、0.939、0.978、0.965、0.986,均方根误差分别为0.280 m、0.076 m、0.003 m、0.066 m、0.068 m;平均相对误差为8.6%、2.5%、3.2%、2.6%、8.4%。研究结果可为桃园智能化管理提供数据支撑。

GNSS/IMU/LiDAR融合定位研究

为提升低成本卫星接收机和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)条件下传统组合导航定位的抗干扰性和定位精度,本文通过融合GNSS、IMU、激光雷达(laser radar,LiDAR)来提高定位的鲁棒性及定位精度.在高楼遮挡等复杂环境下由于卫星信号丢失导致卫星定位结果降低,可通过GNSS与IMU的组合来提升导航定位的鲁棒性及其精度.如果卫星信号缺失时间过长,那么低成本条件下的GNSS/IMU组合定位精度仍不理想,本文提出利用LiDAR里程计输出的位置信息与传统组合导航通过扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)进行融合定位.实验得出:在无遮挡的环境下融合定位标准差(standard deviation,STD)精度较之卫星定位提升53.7%,均方根误差(root mean square error,RMSE)精度提升56%,较之GNSS/IMU组合定位STD精度提升37.9%,RMSE精度提升38.6%.在有遮挡的环境下融合定位STD精度较之卫星定位提升59.4%,RMSE精度提升71.3%,较之GNSS/IMU组合定位STD精度提升26.3%,RMSE精度提升33.7%.

基于倾斜影像和机载LiDAR点云的城市级实景三维模型生产技术

随着实景三维中国建设的推进,目前城市级的实景三维模型重建已成为研究重点。城市级的倾斜摄影测量建模,存在数据处理量大、涉及地形复杂多样和由于视线遮挡导致模型变形等问题。针对这些问题,本文总结了融合倾斜影像和机载LiDAR点云数据进行城市级实景三维模型重建的全技术流程,并以中山市为例进行了验证。结果表明,本文提出的全技术流程可以有效提高城市级实景三维模型的重建效率和质量。

基于LiDAR的强度影像自动提取水系边线研究

对基于LiDAR强度影像自动提取水系边线的方法进行深入研究,并通过在实际实验区域的实践应用,验证该方法独特优势与高精度表现。水系边线作为自然地理环境中主要特征,其精确提取对于水资源管理、洪水风险评估及地理信息系统更新来讲尤为重要。在实验过程中,利用LiDAR强度影像的独特特性,对激光脉冲的强吸收性导致无回波信号区域,作为水系边线初步识别主要依据,结合先进边缘检测算法,可有效从LiDAR强度影像中提取出水系边线。

联合无人机光学与机载LiDAR在高位滑坡要素识别中的应用:以川西汶川龙溪沟滑坡为例

高位和高隐蔽性滑坡调查人力难至、效率低下且安全风险大,利用无人机光学和机载LiDAR等航空遥感技术进行调查识别能够有效克服该问题,已成为当前研究应用的热点。目前多数研究与应用以宏观调查和解译为主,针对滑坡拉裂缝、滑坡壁等发育要素的精细化识别和量测研究较少。为进一步细化无人机光学和机载LiDAR识别的滑坡要素解译特征,提高该技术的综合应用效果,本文选取川西地震活跃区的汶川龙溪沟高位滑坡为示范,采用无人机摄影测量、机载LiDAR、解译对比与空间测量以及实地调查复核等方法,提取了28条拉张裂缝、2条剪切裂缝、8处下挫陡坎、2条滑坡壁、5条前缘边界、5个次级变形体,基于滑坡要素排列组合划分了2个次级滑体、4个变形区。野外验证结果与室内解译高度吻合,证明了该方法的可靠性和准确性。研究成果总结对比滑坡要素在不同数据上的色调、纹理、光谱差异,探索联合无人机光学与机载LiDAR的滑坡要素“色调-纹理-图谱”协同对比提取方法,阐述了高位滑坡“先解译要素再分区组合”的精细识别过程。研究成果可为其他高危高位滑坡的精细化识别研究及防治应用提供技术参考,具有应用推广价值。