机载激光雷达点云数据地面滤波算法综述

机载激光雷达技术作为遥感信息获取领域的全新手段,因具有快速、准确获取地面三维坐标信息的特点,在地形测绘、环境监测、森林防护和城市三维建模等应用领域发挥着越来越显著的作用。地面滤波技术作为提取数字高程模型的核心环节,大量国内外学者对此做了许多专门的研究。本文在前人研究的基础上进行了系统性的梳理和总结,首先简要介绍了机载激光雷达系统的发展现状;随后探讨了地面滤波技术的发展历程,并对其进行了系统分类和梳理;最后,总结了当前地面滤波算法存在的不足之处,并展望了该领域未来的发展趋势。

机载激光雷达点云数据分类技术研究

依托《G98环岛高速公路大三亚段扩容工程》项目,以该研究区为例,利用两款激光雷达点云数据处理软件,在渐进加密三角网滤波算法基础上激光雷达点云数据进行分类,根据结果可知:LiDAR-DP在处理山顶等地形起伏较大区域更优,能精准分类植被层,处理速度快;LiDAR360在地形较为单一的区域能准确反映地表形态,规则建筑物分类准确。基于二者自动分类结果,并结合人工交互式分类能够在处理点云数据上达到理想分类效果。

基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类

针对支持向量机应用于机载激光雷达(LiDAR)点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、训练时间长等缺点,提出一种基于信息向量机的LiDAR点云数据分类算法。该算法采取假定密度滤波算法进行近似逼近,将分类问题转化为回归问题;以最大后验微分熵为依据,选择LiDAR点云数据活动子集信息向量实现模型稀疏化;最后,通过边缘似然最大化进行核函数自适应获取,选择一对余分类方法实现了点云数据多类分类。利用Niagara地区和非洲某地区点云数据进行了对比实验。结果表明:与支持向量机方法相比,基于信息向量机分类方法的分类精度分别提高到94.20%和90.78%,基向量数量分别减少到50个和90个,训练时间分别降低到5.86s和8.03s。实验结果验证了基于信息向量机的点云数据分类算法具有训练速度快、模型稀疏性强、分类精度高等优点。

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。

空洞卷积胶囊网络环境中的激光雷达点云数据分类处理方法

空洞卷积胶囊网络环境中,激光雷达点云数据分类处理方法在数据采样后存在数据分辨率下降、数据丢失的问题,导致最终分类结果较差。为此,研究空洞卷积胶囊网络环境中的激光雷达点云数据分类处理方法。对激光雷达点云数据进行空洞卷积预处理,在分析其光谱特征的条件下执行分类指令,进一步划分分类信息,获取清晰完整的分类数据,由此增强整体分类效果。根据分析的实验结果可知,该处理方法的错误分类面积较小,分类精度较高,总体分类精度为99.67%,这表明该方法能够有效实现激光雷达点云数据分类处理。

基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建研究

通过搭建虚拟室内场景实现室内视景重构,提出基于激光雷达点云数据的虚拟室内场景搭建技术,采用三维光学面扫描设备采集激光雷达点云数据,采用融合卡尔曼滤波方法实现对虚拟室内场景激光雷达点云数据滤波处理,减少点云数据干扰,提取虚拟室内场景的空间分布域特征量,获取虚拟室内场景中被测量物体的全局标志点,通过逆向设计和三维边界轮廓特征点重构的方法实现对虚拟室内场景散乱点云重组和稀疏性特征点拟合,在拟合曲面采用纹理渲染方法实现对虚拟室内场景重构。仿真结果表明,采用该方法进行虚拟室内场景搭建的激光雷达点云数据重建能力较好,保留原始点云的特征信息较为饱满,能满足较好地重建几何精度场合,重建精度达到了0.98,并且重建时间仅为4.5 h。

机载激光雷达点云分类研究进展与趋势

机载激光雷达点云数据能为诸多行业应用提供框架性、基础性的技术支撑;点云数据也是智慧城市和实景三维(3D)中国建设的重要地理空间数据,高质量的点云分类能极大地提升地理空间数据的实体3D表征效果。因此,对机载激光雷达点云分类的技术研究进展情况进行凝练和梳理则显得较为重要。本论文从基于众源地图、基于特征、基于神经网络与深度学习、基于多模态数据利用等方面对点云分类方法进行论述,归纳各种方法的技术优势和潜在问题,并对发展趋势进行了分析。在城市复杂场景的激光雷达点云分类场景中,通过嵌入光学影像、融合众源地图标注信息,结合神经网络和深度学习方法,进行全局推理的多模态数据耦合,实现对机载激光雷达点云的高效率、高精度、高准确性的分类,将是今后需要进行深入研究的方向。

基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究

针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与建模方法的不足,然后引入大数据技术中的贝叶斯估计算法和包围盒法对机载激光雷达点云进行分类与建模,最后进行了机载激光雷达点云分类与建模的仿真测试,结果表明,方法提高了机载激光雷达点云分类精度,减少了机载激光雷达点云分类时间。

大比例尺地形图机载激光雷达点云数据获取及精度检查

以某面积为14 km^(2)的丘陵地貌1∶500地形图测绘项目为例,介绍使用机载激光雷达进行外业高程点数据采集,使用专业数据处理软件进行点云数据处理,最终获得符合要求的地面点。为验证机载激光雷达测量成果精度,使用多种测量方式对成果精度进行检查。验证了机载激光雷达在1∶500地形图测量工作中应用的可行性。

基于机载激光雷达点云数据的1:10000地形图地貌要素生产方法研究

随着测绘科技水平的发展,机载LiDAR技术得到了广泛应用。本文利用机载LiDAR点云数据对1:10000地形图地貌要素的生产方法进行研究,对研究区开展生产试验和精度检测。结果表明,产品精度满足1:10000地形图地貌要素的生产要求,达到了相关高程精度的要求。

姿态角扰动对机载激光雷达点云数据的影响

为研究机载平台的姿态角扰动对激光雷达点云扫描区域和密度分布,以及对由激光点云重建的三维表面模型的精度影响,首先从理论上阐明了姿态角扰动对激光点云扫描区域、密度分布及重建三维表面模型精度的影响机理;其次通过数值仿真,详细分析了姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响规律;最后通过半实物仿真实验,模拟了真实机载激光雷达扫描过程,验证了机载平台的姿态角扰动对激光点云扫描区域和密度分布的影响,并定量评价了姿态角扰动造成的数字表面模型(DSM)的精度变化。仿真和实验结果表明,机载平台姿态角扰动造成激光点云扫描区域偏移和局部区域点云密度降低,前者导致被扫描目标地形的部分区域漏扫;后者导致由激光点云重建的DSM失真增大。因此,姿态角扰动对机载激光雷达点云的扫描区域和密度分布,及对DSM的重建精度有显著的影响,应采取有效措施对姿态角扰动进行实时抑制或补偿。

轻小型机载激光雷达点云处理关键技术

针对轻小型机载激光雷达点云数据的高程精度难以满足1∶500大比例尺地形图生产要求的问题,本文采用一种新的层次结构多模型组合滤波方法,进行分类提取地面点。系统性地介绍了机载激光雷达的测量原理、点云数据采集和处理方法,并根据轻小型激光雷达点云数据厚度大、植被密集区域地面点稀少等特征,重点研究了地面点分类提取方法,将多个滤波模型重新组合,能够有效提高分类后地面点的高程精度。对地面点进行重采样后提取高程点用于绘制地形图等高线,该方法兼顾了等高线的精度和美观度。

基于机载激光雷达点云数据的河网提取方法研究

在介绍机载激光雷达数据的具体处理流程、分析机载激光雷达数据特征的基础上,结合高程数据和影像数据总结出了基于点云数据的大范围复杂流域的提取方案,同时设计了提取流程并应用该流程对实验数据进行了河网提取。将采用本研究方案提取的河网结果与全手工处理所得的结果进行对比分析后发现,本研究提出的基于机载激光雷达点云数据的河网提取精度误差为3.8%,符合实际生产要求。基于机载激光雷达技术提取河网不仅信息丰富而且提取精度和效率显著提高,同时它作为一种全新数据采集技术,为数字流域三维可视化提供了新的技术支撑。

全波形激光雷达数据在点云分类中的应用研究

全波形激光雷达(Full-Waveform LiDAR)对发射脉冲和后向散射脉冲都进行小间隔采样,几乎能记录整个波形。利用小光斑全波形激光雷达数据,基于激光雷达的能量方程并结合平面目标和立体目标与激光脉冲的作用机理,研究了以广义高斯函数为核函数的组分建模和波形分解方法,提出了一套对不同目标的后向散射回波波形进行波形去噪平滑、组分建模、波形分解和组分特征提取,并结合波形分解提取的组分距离、振幅、回波宽度和后向散射截面4个组分特征应用于实测点云数据分类的流程。实验结果验证了本文方法的可行性和有效性,为后续的点云目标识别提取以及目标量测提供支持。

偏度特征约束下的机载激光雷达点云数据分类

机载激光雷达获得的点云具有密度低、分布不均匀、分支结构不清晰等特点,其动态扫描过程的数据特征动态偏差很小,无法提取有效的数据去噪特征;为此提出偏度特征约束下的机载激光雷达点云数据实时分类方法;该方法将扫描获取的点云大容量实时数据引入在正态分布中,利用衡量对称性正态分布的关键度量偏度特征作为动态特征分界约束,完成数据滤波;提取机载激光雷达点云特征,从中选取优质特征,以此构建SVM分类器;点云大容量数据训练结果即为最终的分类结果;实验结果表明,所提方法对不同类别的机载激光雷达点云数据分类的准确性与效率较高。

机载激光 LiDAR点云数据滤波和分类设计

为提高机载激光LiDAR点云数据处理的精确性与效率,本文详细阐述了噪声去除、规则格网化处理、高程突变点提取、二面角滤波处理及基于区域分割与决策树的分类设计。首先,本文有效去除了点云数据中的噪声,并通过规则格网化实现有序组织。其次,利用坡度阈值法成功提取高程突变点,并通过二面角滤波进一步提升了分类精度。最后,本文设计了基于区域分割与决策树的分类方法,实现了点云数据的准确分类。研究结果表明,本文方法能够高效去除噪声、提取关键特征,并实现高精度的点云数据分类,为机载激光LiDAR技术的应用提供了有力支撑。

机载激光雷达点云数据质量评价体系分析与探讨

结合机载LiDAR数据的特点,着重分析了点云数据的质量评价体系。从原始的激光点云数据和点云数据产品两方面出发,通过明确评价指标,着重从定量的角度论述了如何对激光点云数据进行质量评价,为相关评价机制的完善提供了有益的参考。

基于线特征约束ICP算法的机载激光雷达点云与影像配准研究

传统ICP算法存在计算效率低、易陷入局部最优等缺点,故提出一种附有线特征约束的ICP算法。该方法采用由粗到精的配准策略,首先在点云和影像数据生成的DSM图像中使用SIFT算法进行特征点配对,经RSANC算法消除误匹配后,作为数据配准的初始参数;然后分别在原始点云数据和影像DSM数据中提取建筑物边界线作为线特征,并将线特征进行简化、拟合、正交化;而后用端点表示特征线,将同名特征线的端点加入到ICP算法中作为线特征约束,完成点云数据和影像密集点云数据的配准。相较于传统ICP算法,新方法不需要对全部的点云数据进行运算,只需抽样少量点(3%左右)参与配准计算,即可完成点云与影像3D-3D配准,算法效率大幅提高,同时在线特征约束下,可避免传统算法容易陷入局部最优的缺点。实验表明,改进算法将配准结果中平均点间距由0.462 m提高到0.342 m,精度提升显著。

浅析机载激光雷达点云数据处理与DEM制作

机载激光雷达测量技术是当代航空、航天遥感最具代表性之一的高新测绘技术,它集全球定位、惯性导航、激光测距等高新技术于一体,工作效率、数据精度高,能迅速获取地理空间物体的三维信息数据,一定程度上解决了传统航空、航天摄影测量获取地面三维信息不便的难题,机载激光雷达测量技术实际上已经代表了对地观测领域一个新的技术发展方向。本文重点探讨机载激光雷达点云数据制作DEM的关键生产技术流程,以及在生产过程中的机载激光雷达点云数据常见问题处理方法。

机载激光雷达点云数据处理研究

随着社会的发展,人们对森林的关注程度逐渐的提高,对于森林的研究传统的方法越来越不能够满足我们的研究需求,由于森林面积大,植物种类广,所处地理环境位置的特殊,在研究的过程中带来了诸多的不便。在森林研究方面,越来越多的使用到机载激光雷达提供的数据。本文利用机载激光雷达数据进行了DSM和DEM研究,并利用CHM对森林密度、单木参数等植被参数进行反演研究,可帮助林业部门准确、及时掌握森林资源等信息。