Filtering of Airborne Lidar Point Clouds for Complex Cityscapes

A novel filtering algorithm for Lidar point clouds is presented, which can work well for complex cityscapes. Its main features are filtering based on raw Lidar point clouds without previous triangulation or rasterization. 3D topological relations among points are used to search edge points at the top of discontinuities, which are key information to recognize the bare earth points and building points. Experiment results show that the proposed algorithm can preserve discontinuous features in the bare earth and has no impact of size and shape of buildings.

基于机载LiDAR点云数据的历史文化街区重建方法研究

为了提高历史街区重建过程中建筑物轮廓与实际建筑物激光脚点的吻合精度,提出了一种基于机载LiDAR点云数据的历史文化街区重建方法。首先,对机载LiDAR点云数据作预处理,去除点云数据中的噪声。其次,利用区域生长算法对激光脚点作分割,完成建筑物点云数据的获取。之后,采用Alpha Shape算法提取建筑物特征信息,得到轮廓线,再通过管子算法将轮廓线规则化。针对多边形轮廓线,采用分类强制正交法对其作规则化。最后,通过平面拟合、直线拟合等方法,对历史文化街区进行三维重建。结果表明,所提出的重建方法在提取建筑物轮廓时,激光脚点吻合更精确,并且重建耗时为25 min,优于文献所提的2种方法。基于机载LiDAR点云数据的历史文化街区重建方法,可以在一定程度上提高历史文化街区的重建质量,并为其他历史文化街区的保护与更新提供借鉴。

机载LiDAR技术在第三次全国国土调查中的应用及精度分析

为研究机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术在第三次全国国土调查中的适用性及测绘成果的精确性,本文以广东省某山区乡镇为研究对象,采用机载LiDAR技术,获取研究区点云数据信息,通过设置点云滤波参数及人工判读方式对点云数据进行去噪处理,构建数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)和数字正射影像图(Digital Orthophoto Map,DOM)模型,生成研究区地籍图。此外,以高精度实时动态(Real-Time Kinematic,RTK)载波相位差分技术和全站仪等仪器测量成果为真值,对地籍图精度进行分析评定。结果表明,采用机载LiDAR技术获得的地籍图平面位置中误差为0.0362 m,高程中误差为0.0477 m,界址点间距中误差为0.0418 m,均小于0.05 m,满足国家地籍测量规范要求。因此,机载LiDAR技术在国土调查中具有较高的适用性,其测绘成果满足规范精度要求,可显著提高作业效率。

基于无人机LiDAR技术的复杂地形测绘精度优化方法

本文以宁蒗县木底箐水库的地形测量和库容测算为研究对象,以提升无人机激光扫描技术在复杂山地地形下的高精度测绘为目标,通过分析影响测量精度的关键因素,确定了适宜的点云分类方法和数据精度优化策略。研究了点云数据获取和处理中各类误差的产生机理、影响和控制方法。通过库容测算案例验证了所提方法的可行性,可为采用无人机Li DAR方法进行高精度地形测绘提供借鉴。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物轮廓提取

基于机载LiDAR点云数据的滤波、建筑物点提取、建筑物轮廓提取以及轮廓线规则化等步骤出发,提出了一系列实现建筑物轮廓线提取算法。使用实测机载LiDAR点云数据对本文提出的建筑物轮廓线算法进行实验,结果表明,本文算法能够从采集的机载LiDAR点云数据中自动提取得到建筑物轮廓线,并有着较高的精度。本文方法对于城市化精细建模、输电线路三维设计的应用意义较大。

基于移动多线激光雷达扫描的树冠叶面积估计方法

移动单线激光雷达(Laser detection and ranging,LiDAR)扫描(Mobile single-layer LiDAR scanning,MSLS)树冠叶面积估计方法使用单一视角的单线激光雷达采集树冠点云数据,获取的冠层信息不够全面,限制了树冠叶面积估计精度。本文提出一种基于移动多线LiDAR扫描(Mobile multi-layer LiDAR scanning,MMLS)的树冠叶面积估计方法,使用多线LiDAR从多个视角采集树冠点云数据,提升树冠叶面积估计精度。首先,将多线LiDAR采集的点云数据变换到世界坐标系下,通过感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取出树冠点云。然后,提出一种MMLS树冠点云融合方法,逐个融合单个激光器采集的树冠点云,设置距离阈值删除重复点,添加新点。最后,构建MMLS空间分辨率网格,建立基于树冠网格面积的树冠叶面积估计模型。实验使用VLP-16型多线LiDAR传感器搭建MMLS系统,设置1、1.5 m 2个测量距离和间隔45°的8个测量角度对6个具有不同冠层密度的树冠进行数据采集,共得到96个树冠样本。采用本文方法,树冠叶面积线性估计模型的均方根误差(Root mean squared error,RMSE)为0.1041 m^(2),比MSLS模型降低0.0578 m^(2),决定系数R^(2)为0.9526,比MSLS模型提高0.0675。实验结果表明,本文方法通过多线LiDAR多视角树冠点云数据采集、MMLS树冠点云融合和空间分辨率网格构建,有效提升了树冠叶面积估计精度。

复杂城市环境的机载Lidar点云滤波

提出了一种新的Lidar点云滤波算法。该算法能对复杂的城市地貌进行滤波,无需事先进行三角网格化或栅格化,依靠点间的拓扑关系直接对原始点云进行滤波。实验结果表明,该滤波方法能有效保留地形特征,且不受房屋形状和大小的影响。

一种基于机载LiDAR数据的山区道路提取方法

为了解决基于机载激光雷达(LiDAR)点云提取道路时多重特征阈值设定难、普适性低的问题,采用了随机森林分类模型提取道路点云进而获得道路中心线的方法。首先使用渐进加密三角网滤波获取地面点云,根据山区道路特性,计算地面点云各点在邻域范围的坡度、粗糙度、高差方差、点密度及反射强度,组成点的分类特征;随后手动采集正负样本训练点云随机森林分类模型,将地面点云通过模型分类得到初始道路点云;再通过基于密度的噪声应用空间聚类算法去除噪声点精化道路点云;最后矢量化道路点云获取道路中心线。结果表明,以Entiat River地区山区LiDAR点云数据进行实验验证,道路点云提取的正确率达到95.29%,完整率达到92.96%,提取质量达到88.88%。该方法能解决多重阈值难以确定的问题,能较高精度地提取到山区道路点云,进而获取有效道路中心线,对山区道路信息的研究有一定的参考价值。

基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。

激光点云数据离群点删除下的多视点场景虚拟重构

单纯的激光扫描技术在现实场景虚拟重构时,有效点云数据过少,坐标均衡性较差,混乱坐标较多。为提高虚拟现实重构精度,设计基于激光点云离群点删除的多视点场景虚拟重构方法。提取多视点场景激光点云数据,包括激光数据角点特征提取,以及视觉数据角点特征提取。设置离群阈值,计算三维坐标轴中非离群点数据集所包含的空间长度,设置离群点坐标栅格结构。通过点激光云数据提取值,计算移除离群点前后点云数据之间的平均距离,完成无用数据移除,实现虚拟重构。实验结果可知:移除前后平均距离差距显著,可见离群点的移除对虚拟现实重构技术有明显作用;在使用所提方法得到的虚拟现实重构场景中,可以得到明显的房间轮廓,且大型物体重构影像也十分清晰。

机载LiDAR安置角误差影响分析及检校方法

机载激光雷达测量系统受到多种误差源的影响,其系统由GPS接收机、激光测量单元系统(IMU)、激光测距仪等组合而成,所以可以将误差来源分为单机误差和集成误差两部分。本文主要对集成误差中影响较大的安置角误差作了分析,定性和定量地分析了安置角误差对激光脚点坐标的影响。同时,描述了一种安置角检校方法,并用算例详述了检校场选取与航线设计以及安置角检校步骤,对其作了精度评定,分析了误差原因。

基于多平台LiDAR测量系统的潮间带快速测量方法

为提高潮间带地形地貌测量的精度和工作效率,降低作业成本,引入多平台LiDAR测量系统。针对面状、带状和散点状等不同形态的潮间带,对比分析背载式、车载式、机载式和船载式等不同平台的LiDAR测量系统的适用性和技术特点,提出一种基于多平台LiDAR测量系统的潮间带快速测量方法。并结合实例分析,该方法安全高效且精度可靠,可作为潮间带快速测量的一种新方法。

多维特征GS-SVM地下空间激光点云分割

针对激光点云在弱光和低特征点环境的点云分割中过拟合问题,本文提出了一种基于网格搜索的多项式核最小二乘支持向量机(GS-SVM)点云分割算法,提取点云的多维特征,并分别对车辆、车道线和车库障碍物柱子等多维特征进行分类;采用多尺度精度评估指标验证特征选取的有效性并评估分割算法。结果表明,与文献中传统分类算法的柱子识别率80%和车辆识别率65%相比,基于多项式核函数的分类算法对柱子和车辆的识别率分别在75%和73%以上,提高了5%和8%;在使用其他两个核函数时,GS-SVM同样保持了优势。本文算法相对于常规算法有较强的稳健性,为其在弱光和地理特征点环境的点云分割问题提供了解决方案,丰富了激光雷达三维扫描的使用场景。

基于多线激光的大尺寸水冷板高度测量系统

为了满足现代工业非接触、高精度以及快速对大尺寸工件表面高度测量的需求,设计了一种基于多线激光的水冷板高度测量系统,该系统由运动控制、图像采集和图像处理3部分组成。首先对系统的硬件进行了选型;其次,根据线激光获取的点云数据,提出了水冷板高度测量方法;为了减少干扰点云的影响,采用高斯滤波对模板匹配后的点云去噪,并基于统计的方法筛选参与高度计算的点云数据。实验数据表明:系统重复测量误差小于30μm,测量时间少于1 min,满足企业生产需求。

融合多源激光点云数据的亚运场馆建模研究

为了获取体育场馆内外建筑结构的三维信息,构建完整的三维实景模型,在分析多种非接触式测量技术的各自特点和局限性基础上,结合无人机机载LiDAR和地面三维激光扫描仪的优势,提出一种使用空地2种激光点云数据进行初始配准、精确融合,进而实现体育场馆三维重建的方法。以某亚运体育场馆为应用研究对象,结果表明:该方法可以有效地采集、处理海量点云数据,构建的模型纹理清晰,几何结构完整;使用全站仪、手持测距仪实地检测,平面和高程中误差分别是±0.136 m、±0.087 m,边长最大较差15 cm。通过工程实践,验证了上述建模方法具有一定的有效性和实用性,同时进行了深入探讨分析并提出了改进思路。

基于激光雷达的3D目标检测研究综述

近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。

基于点云和全景影像的道路全要素模型构建技术研究

为了提高城市道路全要素三维实景模型构建的效率、精度与真实度,本文提出了一种融合激光点云数据、全要素地形图数据、全景影像数据的道路全要素三维实景模型自动化、半自动化构建方案,实现了道路各要素的单体化。以某示范区为例验证了本文提出的道路全要素实景模型构建的可行性与有效性。本文的研究对于城市精细化管理具有积极的帮助作用,其成果的应用与推广对于新型测绘技术的发展具有重要意义。

电力行业无人机巡检可见光图像与激光点云数据配准方法研究

当前,电力行业为了提高输变电专业日常巡检的密度和精度,同时大幅降低输变电设备运维的人力成本,无人机技术被广泛引入到日常巡检业务中,通过无人机机载可见光成像设备和激光雷达设备获得了大量输变电设备可见光图像和激光点云数据。针对二维可见光图像数据深度信息丢失和三维点云数据智能识别障碍的问题,本文提出了一种可见光图像数据与激光点云数据的配准方法,即通过人工选取部分特征点的三维点云和二维像素点对数据,通过奇异值分解(SVD)方法求解出了关联三维世界坐标与二维像素坐标的参数矩阵T,验证结果表明经过上述矩阵T投影变换的二维特征点与其对应三维特征点吻合度较高,具备较好的配准精确度,基于此配准关系可实现输变电巡检点云数据与可见光数据的融合应用。

基于移动LiDAR点云数据的室内全要素三维重建

精确的室内三维模型在古遗产保护、公共场所的精细化管理和室内导航等领域有着重要作用,而激光雷达正被逐步应用到室内三维重建中。文中采用移动激光雷达对室内所有附属设施进行高精度激光扫描,得到融合CCD影像色彩信息的彩色点云数据。给出室内全要素三维重建的技术流程,并利用Autodesk CAD等三维建模平台对点云数据进行有效处理,最终得到高精度且带有大地坐标的室内三维模型。实验结果表明,采用移动激光雷达能快速获取高精度的室内三维点云数据。通过文中提出的流程,可快速得到真三维、真尺寸、真纹理的室内全要素模型。

面向测图的无人机载LiDAR应用研究初探

现有LiDAR相关规程未对面向测图应用的技术及质量要求做出规定。文章从点云密度、覆盖完整性以及点云精度等方面,总结了大比例尺测图生产对点云数据的要求。在分析航飞参数对点云成果质量影响的基础上,总结了航飞设计工作流程,编制了设计计算工具。通过航飞试验,验证了工作流程及工具的正确性。在对不同设计方案生产的点云成果进行质量评定后,得到采用无人机载LiDAR方法,在140 m以下航高时,点云平面与高程均可达到5 cm,能够满足测图应用需求的结论。相关研究为无人机LiDAR系统面向测图的应用提供了参考。