基于扇块化阈值判定的机载激光雷达可通行区域在线检测方法研究

激光受扫描区域与摄像点间角度、方向以及间隔距离等因素影响,导致激光可覆盖区域有限,从而影响可通行区域在线检测的准确性。为此,提出一种基于扇块化阈值判定的机载激光雷达可通行区域在线检测方法。扇块化阈值包括最大扫描距离阈值和畸变系数阈值,利用其判定机载激光雷达扇形块区域;采用最大熵值预测模型与调节系数处理扇形块区域数据,结合小波变换实现机载激光雷达可通行区域在线检测。实验结果表明,所提方法不仅检测到在4、6、7检测点处,道路宽度信息发生了变化,而且可以有效检测出区域内的障碍物,从而提高可通行区域的检测准确性,具备较好的检测效果。

机载激光雷达测量技术在冰川科学观测中的应用研究

冰川作为“固态水库”其融水对我国西北干旱地区区域水资源利用和生态系统可持续发展都具有重要意义,开展冰川科学研究并努力探索冰川研究新技术、新方法至关重要。本文基于机载激光雷达测量技术在冰川科学观测中的应用研究,从航空测量经验、冰川试验区域气象条件及航飞设备三方面开展冰川航测可行性分析及技术方法论证。结果表明,冰川激光雷达数据平面及高程误差绝对值均以≤10 cm为主,占比分别为86.6%(X方向)、86.5%(Y方向)、66.6%(XY方向)、90.0%(Z方向),误差值满足冰川观测要求。此次冰川试验验证了机载激光雷达测量技术在冰川科学观测中的可行性,实现了高海拔、高落差、极端天气地区航空测量技术突破,为促进我国冰川科学研究发展增添新动力。

机载激光雷达在抽水蓄能电站中的应用

抽水蓄能电站的选址大多在陡峭峡谷间,植被浓密地区,传统测量手段在作业进度与测量精度上很难满足设计需求。机载激光雷达技术不受植被与阴影等因素影响,可以高效、准确地获取地面三维点云数据。本文以黑龙江林口抽水蓄能工程勘察为例,应用机载雷达技术解决了高山密林区大比例尺地形数据获取困难的问题,经过分析验证,证明该技术可以在抽水蓄能工程中得到推广使用。

机载激光雷达技术在山区河道水电工程测绘中的应用

由于现代化工程项目建设工作愈发复杂,对于相应的工程测绘数据信息精准度要求不断提高,但测绘工作往往会受到原始数据扫描品质问题的影响,导致最终测绘结果与工程项目实际施工出现较大误差,对于工程项目建设工作的高品质开展会产生限制和阻碍。针对这一问题,相关技术人员逐步采用了更为先进的机载激光雷达技术,借此来开展山区河道水电工程测绘工作,这一技术能够有效提升测绘工作数据信息的获取精准性,特别是数据扫描阶段当中,工作人员会将设备安装在无人机当中,有效扩大测绘数据信息的采集范畴,要想进一步提高测绘数据信息的精准性,便可适当增加测绘标靶,借此来开展测绘采集数据信息的校正工作。在测绘数据信息收集完毕之后,相关工作人员就会逐步进入到山区河道水电工程数据模型的建设工作当中,为了保障测绘数据信息的实际应用效果,需要选用简约滤波的手法将原始数据当中的噪声有效去除,随后再借助点云拼接方式,逐步完成山区河道水电工程数据模型的构建。结合以往测试结果进行分析能够发现,相关技术人员需要将山区河道水电工程方案设计当中测绘数据误差控制在1m范畴以内,便能有效保障测绘成果的时效性和可靠性。

应用地基雷达和机载激光雷达数据反演落叶松冠层叶面积密度

为了实现落叶松冠层叶面积密度盲区互补的协同反演,以塞罕坝机械林场为研究区,根据地基雷达和机载激光雷达数据对落叶松林冠层点云信息进行提取;利用点云分割算法对点云信息进行枝叶分离,并对冠层点云进行体素建模,分析落叶松林最优体素和接触频率的相关性;采用体素模型冠层分析法(VCP)分别对机载雷达和地基雷达数据绘制冠层叶面积密度曲线,实现对区域林木叶面积密度的反演。结果表明:运用冠层分析法适用于估算落叶松的叶面积密度,机载雷达点云数据和地基雷达点云数据协同估算的相对误差最小(平均相对误差1.95%),机载雷达数据估算次之(平均相对误差5.09%),地基雷达数据估算误差最大(平均相对误差9.37%)。因此,机载和地基雷达数据协同反演可以提升落叶松林叶面积密度的估算精度。

基于机载激光雷达的低照度交通事故现场重建及实证研究

在低亮度条件下,传统的事故勘察方法难以获取高质量的勘察数据。提出了基于机载激光雷达的低照度事故现场重建方法。首先,建立机载激光雷达勘察的方法框架。接着,使用高斯分布的统计学滤波算法去除噪点,通过判断空间划分体素的占据状态来滤除现场周围移动物体。然后,利用传感器自身的位姿数据配准点云数据,建立事故现场的三维点云模型。此外,探究了无人机飞行高度和激光旁向重叠率如何影响建模精度。最后,在夜间模拟事故现场进行实证研究,研究发现当无人机飞行高度为15 m,激光旁向重叠率为50%时,建模精度和处理时间能达到较好平衡。与航拍摄影建模、传统人工勘察方法相比,机载激光雷达建模均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.04636,低于航拍摄影建模误差,表明方法能够应用于低照度交通事故现场勘测。

机载激光雷达系统在山区高速公路带状地形勘测设计中的应用

为提升山区高速公路带状地形勘测精度、效率等,将机载LiDAR技术应用于我国某山区高速公路的勘查设计项目,结合该项目,以理论结合实际的方法分析机载LiDAR技术在山区高速公路带状地形勘测设计中的应用规律。分析结果表明:机载LiDAR技术在山区高速公路带状地形勘测设计中的应用能够显著提升项目勘查精度与效率,误差值优于一般地形图绘制要求。旨在为机载LiDAR技术与复杂地形公路项目勘查融合提供参考。

基于激光雷达与机载光电成像融合的高速轨道形变检测系统设计

高速轨道形变是指高速铁路轨道在运营过程中由于列车荷载、温度变化、地基沉降等因素而发生的变形现象,极大影响了高速铁路车辆的行驶安全性,为此,设计了基于激光雷达与机载光电成像融合的高速轨道形变检测系统;通过激光发射器、激光信号接收器的结构设计与组装,实现激光雷达成像模块的设计,从无人机、光电摄像机、云台等方面,完成对机载光电成像模块的设计,实现图像数据的融合处理;在硬件优化系统的支持下,生成高速轨道的激光雷达与机载光电图像,经过去噪、畸变校正、去雾等操作,完成对初始图像的预处理;采用加权融合的方式,得到激光雷达与机载光电融合图像,并提取融合图像的边缘特征,计算高速轨道位置坐标,通过坐标计算结果与轨道初始结构数据的比对,输出高速轨道形变的检测结果;实验结果表明:所设计系统的平均状态误检率为2.3%,形变量检测误差平均值为0.15 mm,具有良好的检测能力。

近地面机载激光雷达在森林资源调查监测中的应用

从近地面机载激光雷达工作原理出发,分析该技术在林业调查中获取地形地貌、地表植被覆盖信息方面存在的优势,结合自主研发的点云数据处理软件所涉及的方法,描述了从机载激光雷达数据获取单木信息、林木树高、冠幅、株数和郁闭度的技术理论,最后根据机载激光雷达在林业上的应用情况,与传统的林业调查监测技术进行比较,得到当前机载激光雷达在调查树高、郁闭度、株数等方面有自身优势,可以替代部分传统工作,但在预测树高胸径模型、蓄积量调查、点云数据处理算法等方面仍然有待技术和理论进一步完善和改进的结论。

基于无人机机载激光雷达的退圩还湖实施效果监测

为弥补传统人工复核退圩还湖进度时空分辨率低、耗时长的缺点,利用无人机搭载高精度激光雷达对平旺湖退圩还湖实施效果进行监测。基于获取的激光点云数据,采用工作流的技术方法,建立平旺湖DEM和DSM及坡度精细化模型,实现退圩还湖区域内排泥场和成湖区空间信息的特征提取。采用同期GPS现场测量成果和高分遥感影像分别对高程、面积进行精度验证,结果显示:激光雷达高程总体中误差为0.023m,其中岸线高程提取精度略低于水面,提取的面积与高分影像人工目视解译结果对比精度达99.3%,且更加接近退圩还湖实施方案的要求,表明无人机机载激光雷达技术可有效运用于退圩还湖工程的动态监测,为掌握工程实施效果、科学调整工程进度提供技术支撑。

无人机机载激光雷达技术在电力线路工程中的应用分析

随着无人机机载激光雷达小型化、轻量化的出现,无人机机载激光雷达技术能够快速地获取电力走廊内的三维空间信息数据,通过点云数据滤波和分类,能够为电力走廊设计提供高精度的平断面数据、风偏点和危险点数据,具有效率高、精度好、现实性强等显著特点。通过工程实践表明,经过合理的设计航高、重叠度,其获取的激光点云数据能够满足电力线路施工图阶段的平断面、房屋分布、风偏点及危险点测量技术要求,同时在空间点云密度大于15点/m^(3)的条件下,能够满足线路交叉跨越测量的精度要求。但在山区植被茂密区域,其获取的激光点云数据无法直接满足规程规范对塔基断面高程误差不应大于0.1m的技术要求。

机载激光雷达测量技术在水库工程中的应用研究

以机载激光雷达测量技术在陕西省镇巴县自强水库工程中的应用为例,从设备选择、航线设计、参数设置、空三计算、点云滤波、影像与点云融合配准及三维建模等多个方面进行论述,通过精度检查验证该方法的可行性。结果表明,采用机载激光雷达测量技术可快速、准确地获取水利枢纽的DEM、DOM、DLG及三维模型等产品,可为水库工程的设计提供可靠的、多元的基础地形数据。

结合背负式激光雷达和无人机机载激光雷达的云南松单木胸径和树高提取

【目的】探索基于背负式激光雷达(BLS)和无人机机载激光雷达(ULS)技术获取林分三维点云的优势,利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件实现单木胸径和树高的精准测量,确定效果较优的单木分割和提取方法。【方法】以云南省富民县罗免乡6个半径为15.0 m的圆形云南松Pinus yunnanensis天然纯林样地为例,采用最近迭代点算法(ICP)融合BLS和ULS点云,利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件对点云数据进行去噪、点云分类、归一化和单木分割,并提取单木胸径和树高,利用线性拟合方法建立实测值与估测参数的相关关系,评价胸径和树高的估测效果。【结果】LiDAR360 MLS基于深度学习分类相较于LiDAR360基于高程信息分类,提取的株数信息更符合实际,BLS和融合点云单木提取株数一致,召回率均达100%。ULS通过种子点进行单木分割,效果较好,准确度、召回率和F测度分别为94.59%、88.98%、91.70%,但受冠层连通性影响,仍存在一定的欠分割和过分割情况;基于BLS胸径提取的决定系数(R^(2))和均方根误差(ERMSE)分别达0.904和2.046 cm,基于BLS树高提取的R^(2)和ERMSE分别为0.791、1.173 m。融合点云受树干周围离散点的影响,胸径提取效果相对BLS效果较差,R^(2)和ERMSE分别为0.881和2.284 cm,但融合点云冠层和林下信息较完整,树高的估测精度较BLS高,R^(2)和ERMSE分别为0.933、0.812 m。【结论】由于工作原理上的差异,ULS和BLS技术分别在获取冠上和林下点云方面各具优势,融合两者可达到互补的效果,能够更加精细地反映森林空间结构,实现胸径和树高的高精度提取。图5表3参28.

基于高程跳变的机载激光雷达点云数据滤波方法

针对数字高程模型中相邻像元间高程值容易出现与周围地形特征不连续的突变现象,影响其数据滤波效果的问题,本次研究提出了一种基于高程跳变的机载激光雷达点云数据滤波方法,其将周围地形特征为机载激光雷达点云数据滤波的重要依据,对相邻像元间的高程数据进行处理,实现数据滤波。该方法先深入剖析了机载激光雷达点云的数据特征与各类地物的独特属性,为每一点云精准赋予相应的二进制信号,并将其引入BP神经网络,实现对机载激光雷达点云的精细分类。然后,依据点云分类的结果,结合不规则三角网的拓扑邻接关系,考虑高程因素与空间角度设定动态阈值,实现任意高程范围内地物数据的滤波处理。最后,引入了虚拟格网技术,对全部点云数据进行处理,结合局部自适应阈值方法,针对剩余的非地面点数据进行滤波。实验研究表明,所提方法具有比较强的适应性,可获取较好的机载激光雷达点云数据滤波效果,具有更大的应用价值。

基于辐射传输模型探究机载高光谱激光雷达的植被垂直生化组分探测能力

自然环境下的植被群落,由于各种群之间以及种群与环境间的竞争与选择,常呈现出一定的垂直结构,对于同一植株的不同生长阶段,在垂直方向也有着不同的生理生化参数。对这种三维立体分布特征进行探测,能够进行生态环境立体化定量评价,对森林碳储量估算和生物多样性保护等具有重要意义。传统的被动光学遥感以及激光雷达在植被生化参数垂直探测方面有较大的局限性,而高光谱激光雷达(Hyperspectral LiDAR,HSL)这一新型探测仪器的出现为探测植被生理生化参数垂直分布提供了新的手段。但由于受到硬件方面的限制,HSL在机载平台下对森林复杂立体场景的适用性尚未得到充分研究。故首先基于HSL原型样机在实验室开展小尺度的室内测量,以火炬花植株为目标,验证其对空间信息和光谱信息的一体化提取能力;随后进一步使用三维辐射传输模型构建具有垂直异质性特征的森林场景,模拟机载HSL设备实现森林的高光谱三维点云提取,结合植被指数和随机森林模型对场景中三种不同植被冠层的叶绿素浓度和类胡萝卜素浓度进行反演。结果表明:室内实验证实了HSL回波信息可以有效区分植株不同高度处光谱曲线的差异,火炬花上部红色叶片和下部绿色叶片的归一化植被指数分别小于和大于0.5;基于三维辐射传输模型成功构建了虚拟森林场景的机载HSL高光谱三维点云,在得到的24组植被指数中,有17组指数表现出良好的探测精度(平均绝对百分比误差MAPE<13%);植被叶绿素反演模型R^(2)达到0.93,上层、中层和下层的平均绝对误差MAE分别为6.26、3.40和2.81;类胡萝卜素反演模型R^(2)为0.91,上层、中层和下层的MAE分别为1.59、2.58和0.39。该研究显示出HSL设备是一种立体化提取植被光谱信息的有效手段,在探测森林等复杂植被场景的生化组分垂直分布方面具有巨大的应用潜力。

基于机载激光雷达和机器学习的林分平均胸径遥感估测

为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模型估测样地平均胸径。结果表明:1)点云特征变量,如平均冠层高度和高度偏态与林分平均胸径有很强的相关性。2)机器学习模型(随机森林、支持向量机、最近邻算法)优于多元线性回归模型,其中,随机森林的拟合效果最好。随机森林的决定系数(R^(2))为0.71,均方根误差(RMSE)为2.50。3)通过柳杉纯林、针叶混交林、针阔混交林、马尾松纯林4种森林类型的林分平均胸径预测值与实际值差值,进一步证实随机森林模型精度最高,拟合效果最好。利用机载激光雷达点云数据提取点云特征变量,并构建基于机器学习算法的林分平均胸径估测模型是可行的,该方法的精度能满足森林资源调查的应用需求,可作为辅助林业调查工作的技术手段。

基于无人机机载激光雷达的输电线路单端故障自动化识别系统

为了解决输电线路单端故障识别时易出现误判或漏判的问题,该文设计基于无人机机载激光雷达的输电线路单端故障自动化识别系统。该系统将激光雷达系统搭载于无人机中,采集输电线路点云数据,粗提取输电线路点云,聚类粗提取结果,实现输电线路点云的细提取。将得到的结果作为极端学习机的输入,利用核函数优化极端学习机,输出输电线路单端故障自动化识别结果。实验结果表明,所设计系统能够自动识别金属性接地等不同类型的输电线路单端故障,且识别精度高。

机载激光雷达在森林火灾防控中的关键技术应用

利用机载激光雷达点云数据构建具有“一树一档”信息的森林档案模型,分类提取重点保护目标、林下道路、水源等各类矢量数据为林火蔓延模拟分析提供基础数据支撑;基于森林档案模型构建自适应林火蔓延模型库,通过机器学习、大数据库等手段优化模型修正系数,增强各模型之间的耦合特征,提升森林火灾三维仿真模拟能力;建立森林火灾扑救数字化方案库,充分依托地形、植被、气候等环境信息给出最适宜战术战法和紧急避险措施,为指挥官指挥决策提供重要参考。

基于机载激光雷达的公路横断面测量方法研究

机载激光雷达技术不仅可以测量地区地形图还可测量线路走廊带,也可以提供高精度的数字地面模型为后期设计做准备。同时,结合地物影像数据,增强了对地物的判别能力,在高速公路勘测设计等行业领域中有着广阔的应用前景和优势。基于此,采用机载雷达技术获取测区范围内原始点云数据,应用Terrasolid软件的一系列模块对点云数据进行处理。包括在TerraScan模块对激光点云进行滤波、分类,在TerraModeler模块中对滤波后的激光点云进行重组,内插生成DEM,最后获得的横断面高程精度为±0.12 m(检查限差为±0.31 m),满足高速公路勘测规范要求。

融合无人机机载激光雷达的变形监测技术研究

文章探讨了融合无人机机载激光雷达技术在变形监测中的应用,该技术结合无人机的灵活性和激光雷达的高精度测量能力,提供了创新的变形监测手段。文中分析了此技术在不同领域的应用,包括电力基础设施监测、紧急响应与灾难恢复、风力与光伏发电场监测等,强调了其在提高监测效率、精度以及数据处理能力方面的优势,证明了无人机机载激光雷达技术在现代变形监测领域的重要性和潜在应用价值。