LIDAR数据制作DLG原理分析

介绍了机载LIDAR系统技术和硬件设备的特点,着重介绍了激光数据的特点,探讨了如何在激光雷达点云数据中滤除植被点和建筑物等局部较高点数据,分析了利用保留地面点数据构建DLG的过程及其原理。     

基于超体素的LiDAR点云粘连目标分割算法

针对点云地物分割结果中存在的粘连现象,结合三维点云的空间分布和颜色信息,引入过分割方法将点云集划分为超体素,并构建加权图模型。在此基础上,利用归一化分割方法实现点云粘连区域的目标分割。针对树木、建筑物的实验结果表明,该方法对树木之间、树木与建筑物之间的粘连具有良好的分类效果。     

基于倾斜影像点云的建筑物提取算法研究

多视倾斜影像密集匹配后能够生成海量点云数据,但数据本身缺乏有效的建筑物分类信息.针对此问题,提出一种基于倾斜影像点云的建筑物提取算法.首先对三维点云进行去噪处理和植被的剔除,将点云进行空间格网分区后降维到二维平面,通过赋予二维平面格网内每个点一定的权值,进而对格网进行特征值重采样.然后对二维平面进行图像形态学处理,利用骨架提取算法找到建筑物的轮廓,将该轮廓和三维点云进行融合后重新整饰建筑物边缘,提取出最终的建筑物点云.两组实验结果表明,该方法提取的建筑物点云轮廓清晰,建筑物立面提取较好,该算法具有较好的稳健性.     

基于随机森林的全波形点云数据分类研究

针对机载全波形数据,本文提出了一种基于随机森林法的点云分类算法,首先通过全波形分解获得振幅,回波次数,以及回波宽度3个特征,再结合本文中提出的特征提取方法,构建一个多维特征向量并进行特征选择,最后利用随机森林法将激光点云分为植被,地面部分以及建筑物三类.对比支持向量机分类方法,实验证明该方法具有很好的稳定性以及高效性,能够在城市区域取得很好的分类精度.     

基于机载LIDAR数据的建筑物三维重建技术研究

随着城市化进程的加快,城市规划、环境监测和汽车导航等领域对建筑物有了更多的需求。3D GIS、虚拟现实技术的发展使传统的测量方法逐渐暴露出工作效率和精度方面的不足。LIDAR技术的出现为城市建筑物的快速提取提供了一种新的途径。首先从LIDAR点云数据中自动提取建筑物边缘,然后采用一种新的三维重建方法对提取出来的建筑物进行重建。     

基于倾斜影像颜色信息的建筑物点云提取

针对建筑物点云提取不完整问题,笔者采用一种组合方法从影像密集匹配获得的多视图像(MVS)点云中提取建筑物点云.首先运用布料模拟滤波(CSF)算法进行地面点滤波,去除MVS点云中的地面点;然后根据MVS点云的颜色信息,利用过绿指数(EXG)和植被密集成块特性将植被点云剔除;最后使用密度聚类从剩余的点云中分割出建筑物点云....     

基于LIDAR技术的城市植被三维结构信息提取

LIDAR是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)3种技术于一身的系统,用于获得数据并生成精确的DEM。为城市植被三维结构信息的提取提供一种高效、快速的方法,基于LIDAR技术,利用首次回波与尾次回波数据分别生成两个DAM,首、尾两次回波之差可获取FLDM模型,在高差阈值设定与植被候选区域获取的基础上,将建筑物边界等细长结构线利用梯度阈值滤除,再将较小面积区域去除,剩下的部分即为植被激光脚点。基于LIDAR技术的城市植被三维结构信息提取方法易于操作、简单实用,应用价值较高。     

基于LIDAR点云海岛的DTM生成算法研究

提出一种基于LIDAR点云的海岛DTM生成算法。先将LIDAR点云数据规则格网化,对每个格网内的点云数据进行三次曲面拟合,在拟合基础上初步区分每一格网内的地面点与非地面点。若靠近格网边缘处有足够多的地面点,则认为此格网内地面点与非地面点可分,记录其中被初步归为地面类的点;若格网四周没有足够多的地面点,则用其邻域格网内初步确定的地面点推测本格网地面信息,并以推知的地面信息确定本格网内点的归属。初步确定的地面点决定了初始地形,在初始地形上对点云进行迭代曲面拟合滤波,从而精确识别地面点及非地面点,平滑地面点数据得到最终的DTM。     

基于机载激光雷达和遥感影像融合的地物探测方法研究

机载激光雷达（LIDAR）技术可以快速的获取地表的高精度三维点云数据,在三维城市模型（3DCM）的构建等许多领域有着极其广泛的应用.目前对机载激光雷达数据的处理主要体现在对数据的滤波和分类,仅靠单一的LIDAR数据难以实现很好的效果.本文利用常熟市的激光雷达数据及其遥感影像作为基本数据源,提出将两者加以融合的思想对地物进行滤波和分类,达到了良好的效果.     

基于ISS特征点的快速CPD建筑物点云配准算法

针对大规模建筑物点云数据采用CPD（coherent point drift）算法进行配准时,计算复杂度增大的问题,提出了一种基于建筑物点云特征点简化数据的快速配准ISS-CPD算法。该配准算法采用ISS(intrinsic shape signature)算法求得建筑物点云的特征点,可减少建筑物点云的数据量规模,再对所提取的不同视角下建筑物点云的特征点用CPD算法进行配准。实验结果表明,改进的配准算法提高了建筑物点云的配准效率。     

基于机载LIDAR技术快速获取高精度DEM的研究

机载LIDAR技术是基于激光测距技术、全球定位系统和惯性导航系统的集成系统,其目的是快速获取高精度的数字表面模型。作为一种新型测绘技术,机载LIDAR近几年来发展迅速。本文系统阐述了机载LIDAR的工作机理,获取和处理激光点云数据,以及利用点云数据制作DEM的过程。本文还将机载LIDAR技术与摄影测量技术做适当的比较,以分析其技术优势。     

基于曲率统计的LiDAR点云二次滤波方法

针对传统偏度平衡方法滤波结果中存在低矮植被、建筑物侧面墙脚等非地面点云问题,在传统偏度平衡方法的点云一次滤波算法的基础上,提出一种基于曲率统计的点云二次滤波方法。对该方法进行试验,并将试验结果与传统偏度平衡方法滤波结果进行对比分析。结果表明:基于曲率统计的点云二次滤波方法比传统偏度平衡法能够多滤除83%的植被点云、5%的建筑物点云,能够有效地滤除传统偏度平衡方法滤波结果中的低矮植被、建筑物侧面墙脚等非地面点云。     

基于多尺度网格的点云自适应坡度滤波算法

文章针对基于坡度滤波算法在地形复杂地区中难以合理设置滤波阈值的问题,提出了一种基于多尺度网格的点云自适应坡度滤波的算法。首先在构建的多尺度的虚拟网格内选取最优点作为初始地面种子点,计算网格的点云空间占比并划分网格语义属性,然后利用地形计算因子求得每个网格的坡度分类阈值,再按网格尺度由大到小的方式对整体点云进行坡度滤波,得出真实的地面点云数据。文中采用了多种地形的光探测和测距(Light Detection and Ranging,LiDAR)(简称"激光雷达")数据来验证该算法,结果表明,该算法能够有效去除地面上的植被、建筑物等地物点,保留真实的地面点云数据。该算法重点解决了在伴随地形变化时坡度滤波阈值的计算和自适应设置问题,以及在地形变化剧烈的边缘地带过度滤波的问题。     

机载LiDAR点云数据平面特征提取

为从大量的Li DAR点云中分离出建筑物点类,获得平面特征,借鉴传统的Hough变换思想,提出一种提取机载Li DAR点云数据平面特征的方法,综合采用三维空间中Hough变换以及区域增长算法从点云数据中提取特征平面信息.研究结果表明:通过该方法可有效的提取出点云数据中的平面特征,建筑物的平面特征被检测出来之后,有助于完成建筑物的自动建模.     

基于IDL的地形三维可视化技术研究

本文主要介绍了LIDAR系统,利用分类原理,快速获取高精度的三维点云数据。运用IDL语言进行地形建模及可视化,具有较高的程序开发效率和较强的地形可视化效果。     

一种面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物的风格化渲染方法

目前,三维激光扫描仪已经可以方便且快速地获取大范围建筑物的高分辨率三维点云数据。然而,尽管高分辨的建筑物点云数据可以精确且直观的描述真实的建筑物场景,但是由于点云具有离散化的特点,传统直接展示原始三维点云数据的方法缺乏良好的视觉效果。针对高分辨率激光扫描点云的渲染问题,本文提出了一种面向高分辨率激光扫描点云的三维建筑物的风格化渲染的方法。该方法首先提出远距离点采样方法,在简化点云数据的同时保留其三维结构化信息,然后引入基于神经网络的风格渲染方法高效渲染三维建筑物网格数据,最后提出了基于KDTree的网格数据与点云数据的融合方法生成渲染点云。实验表明,该框架可有效地将给定二维图像的风格转化为三维建筑物风格,在保证良好视觉效果的同时,保留了建筑物的精确三维几何信息。     

K-邻域法对不同形态植被点云数据特征的提取

以三维激光扫描仪获取的点云数据为数据源,在分类裁剪得到不同自然地物的点云数据基础上,介绍了利用K-邻域法对不规则的自然地物点云数据进行邻域检索,通过设定尺度参数k的值对高矮不同的植被进行特征点的提取算法。通过实验对提取后的结果进行比较分析。结果表明:尺度参数的设置对点云密度较大的低矮植被效果明显,对于密度相对稀疏的高植被影响不大,参数k设置在3~5之间效果显著。     

基于有限集统计学理论的多扩展目标跟踪研究综述

机载激光雷达(LiDAR)数据是离散的三维点云,同一个建筑面的三维激光脚点具有随机分布的特性,并且由于建筑本身形状的多样性和复杂性,以及建筑物周围环境的复杂性,导致从LiDAR数据提取建筑物轮廓线变得更加困难。提取建筑物的轮廓线,最关键的就是提取LiDAR数据中建筑物的边缘点。文中提出一种改进的提取LiDAR点云数据边缘点方法:设定具体的半径和阈值,把LiDAR点云数据中存储的每个点作为圆心建立包裹圆,求得点云数据中其他点到该点的距离,并统计落在包裹圆内点的个数,通过每个包裹圆内点的个数跟设定的阈值进行比较,从而确定该点是否为边缘点。通过仿真发现,文中算法与alpha shape算法相比,在保持边缘点提取效果的基础上,极大减少了运行时间,总体效率有了显著地提高。     

机载LIDAR点云数据的DSM生成技术研究

本文以机载LIDAR点云数据处理为研究对象,论文首先分析了LIDAR数据的特点和数据处理思路,进而分析了LIDAR点云数据存储和检索策略,在此基础上,笔者探讨了基于规则格网重采样生成DSM的方法和思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

激光扫描数据的等值线分层提取和多细节表达

从地面三维激光扫描技术得到的点云,数据多,精度高,特征复杂,不能直接采用传统方法提取等值线.对此,首先提出点云的分层模型,并分析点云在Z坐标轴方向数据量分布以及分层点的空间分布情况,提出在高精度、高细节的采样下,将分层点云作为等值线的采样数据.然后,用迭代的凸包算法对无先验连接信息的分层点数据连接.结果表明,得到的等值线符合一般等值线的特点,不会产生边缘交叉等问题.最后,按照凸包算法的迭代次数,对等值线分类,可以表达不同细节程度的等值线,层次越高,等值线所表达的物体表面信息越多.最终通过实例说明方法的适用性.