面向对象的机载LiDAR数据建筑物提取

基于LiDAR数据,提出一种由粗到细的面向对象的建筑物自动提取方法.首先通过机载LiDAR数据构建出归一化数字表面模型(normalized digital surface model, nDSM),利用首尾两次回波高程计算出归一化差值(normalized difference, ND),并采用形态学运算消除边缘特殊回波点.基于nDSM和ND数据,依据建筑物的高程及穿透性信息,用阈值分割法进行建筑物粗提取.结合nDSM和ND数据以及强度信息,对粗提取得到的备选建筑物采取多尺度分割,合并亮度值相差较小的邻近分割结果对象,达到对分割结果的优化处理.最后利用目标对象的亮度、形状、面积和空间关系等特征,完成建筑物的精提取.实验结果表明,该方法可得到较高精度的建筑物信息,是基于机载LiDAR数据提取建筑物的新思路.     

机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的应用研究

【目的】随着技术的不断更新发展,传统测量方法已无法满足公路地形测量的需求。三维激光扫描测量技术的应用使数据采集方法、处理方法及服务能力和水平均得到提高,因此,可以将三维激光扫描测量技术应用于公路地形测量中,从而提高测量效率。【方法】对机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的数据扫描获取过程及后续数据的预处理、数学建模和绘制地形图中的应用进行研究,并结合平原区G310郑州境改扩建工程、山区沿大别山明港至鸡公山高速公路两个项目,对使用三维激光扫描地形得到的点云数据进行处理与分析,绘制出道路沿线1∶2 000带状地形图,并进行检查分析。【结果】试验结果表明,机载三维激光扫描技术在公路地形测量中的应用取得了预期效果。【结论】通过机载三维激光扫描技术点云数据和图像数据获得的DOM、DTM、DLG产品精度满足要求,可直接应用于公路勘测设计。     

机载LIDAR的应用及运营分析

本文介绍了目前国内机载Lidar的运营情况,并结合我省机载LiDAR试验的情况,介绍了机载LiDAR的试验运行情况,同时对LiDAR的运营及飞行效率进行了分析,并结合本人日常工作给出了相关的建议。     

面向DEM构建的点云四叉树和R树混合索引研究

机载激光扫描点云数据量大,导致处理点云数据的效率不高.为此,借助四叉树对空间的快速分割和R树的自平衡特性,提出一种基于四叉树和R树混合空间索引的数字高程模型(digital elevation model,DEM)构建方法.首先针对原始点云数据建立外存索引;然后遍历索引以便将符合要求的区域点云分别导入内存,并以形态学滤波法对不同区域内的点云进行同步滤波处理;最后对于分区域处理得到的地面点数据,采用反距离加权内插法得到DEM.实验证明,在确保DEM精度的基础上,应用该索引方法能够极大地提高DEM构建的效率.     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

基于张量投票的道路表面裂缝检测

以车载LiDAR数据为对象,提出一种基于多尺度张量投票技术的道路表面裂缝提取方法. 首先沿行车路线从剖面图中提取道路路坎,通过行车轨迹线约束提取道路数据. 再根据强度和距离信息将道路数据转换成二维特征图像,采用多尺度张量投票法增强特征图像的裂缝信息提取道路表面裂缝. 利用点云数据和道路影像数据进行实验验证,结果表明该方法抗噪能力强,裂缝检测质量高.     

无人机激光雷达点云电力杆塔倾斜状态测量

针对传统杆塔倾斜度测量方法难度大、强度大、效率低的问题,提出了一种基于无人机激光雷达点云的电力杆塔倾斜率精准测量方法。该方法利用无人机LiDAR电力巡线获取的散乱杆塔三维激光点云,通过拟合塔身结构来计算杆塔中心线,进而计算杆塔倾斜率。为验证方法的有效性,挑选了6种类型共18个电力杆塔,分析点云密度对倾斜检测算法的影响,并计算倾斜检测算法的精度。结果显示电力杆塔倾斜角测量的平均相对误差小于0.7°,证明了该方法的有效性和正确性。     

移动激光扫描技术在过江大盾构隧道收敛测量中的应用

【目的】盾构隧道的结构变形将直接影响到隧道运营的安全性，隧道直径收敛作为盾构隧道结构变形的一种，是判定盾构隧道横向变形的重要依据。【方法】本研究使用移动激光扫描技术来获取点云断面数据，对所采集到的点云数据使用分段圆弧进行拟合，得到大盾构隧道隔墙左右两端的横径，进而计算出隧道直径的收敛值。【结果】通过对移动激光扫描拟合出的隧道断面直径收敛值与人工激光测距仪、全站仪监测的数据进行对比，表明移动三维激光扫描技术在大盾构隧道直径收敛中具有高效率、高精度等优点。【结论】本研究的研究成果具有一定的实用价值。     

基于LiDAR数据的三维数字城市建设技术研究与实现

针对轨道交通带状图测量,以使用移动测量系统扫描的激光点云为主要数据源,通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究,实现点云数据中特征地物的快速提取,大大提高了轨道交通带状图测量的效率,节省了投入的成本,缩短了测量工期数。     

区域生长滤波算法在机载LiDAR数据城市建筑物提取中的应用

随着我国城市化进程的不断加快,城市布局和城镇化扩张已成为国情监测的主要内容之一。地理信息系统的发展为市政管理带来了极大的方便,但在国情监测方面,主要还是依赖遥感图像人工解译等半自动方法、机载激光雷达扫描技术,为地理国情监测提供了一种快速有效的新方法。基于此,分析区域生长滤波在LiDAR数据建筑物提取中的应用,描述LiDAR作为地理信息系统新型数据源在地理国情监测中的重要作用。     

无人机激光雷达点云电力杆塔倾斜状态测量

针对传统杆塔倾斜度测量方法难度大、强度大、效率低的问题，提出了一种基于无人机激光雷达点云的电力杆塔倾斜率精准测量方法。该方法利用无人机LiDAR电力巡线获取的散乱杆塔三维激光点云，通过拟合塔身结构来计算杆塔中心线，进而计算杆塔倾斜率。为验证方法的有效性，挑选了6种类型共18个电力杆塔，分析点云密度对倾斜检测算法的影响，并计算倾斜检测算法的精度。结果显示电力杆塔倾斜角测量的平均相对误差小于0.7°，证明了该方法的有效性和正确性。     

移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

针对轨道交通带状图测量,使用SSW移动测量系统,在测量郑州市地铁线带状图时,以扫描的激光点云为主要数据源,通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究,实现点云数据中特征地物的快速提取,大大提高了轨道交通带状图测量的效率,节省了投入的成本,缩短了测量工期数。     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失.针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割.该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征.同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与...     

压缩感知点云数据压缩

在研究FARO 激光扫描点云数据特点的基础上,将压缩感知理论和算法应用于3D 点云数据的压缩. 通过对点云数据降维处理,直接对坐标数据进行采样压缩,应用正交匹配追踪算法进行恢复,并对恢复数据采用统计滤波的方法滤除边缘噪点. 仿真结果表明：该方法能有效地实现点云数据的压缩,且有较好的鲁棒性.     

三维超声扫查截面点云灰度图像的生成方法

针对利用点云数据检测航空发动机叶片缺陷显示及提取困难的问题,提出一种基于平面拟合和坐标变换的叶片截面灰度图像生成方法。首先对超声扫查的截面点云数据通过平面拟合,得到点云拟合平面的法向量;接着通过空间坐标变换,使得点云数据在投影面不发生重叠和累积;然后将变换后的点云数据进行平面投影与网格划分;最后对网格中的数据进行几何分析得到截面的灰度图像,并进行了实验。结果表明,通过空间坐标变换后形成的点云截面图像比采用原始点云数据直接获得的截面图像更加清晰,明确地体现出叶片截面的缺陷和扫查轮廓,更加方便三维显示和观察以及自动化缺陷识别。     

基于部件测量的车载激光点云处理技术研究

基于城市主要道路电杆、路灯、路面标志等部件快速测量的需要,采用车载激光测量系统扫描获得的道路激光点云为主要数据源,重新思考点云数据中杆状、牌状地物快速获取的构建思想。通过影像匹配技术、点云预处理及面向对象方法的研究,实现点云数据中以上特征地物的快速提取。     

顾及强度信息和地形信息的南方丘陵区机载LiDAR数据滤波研究

针对南方丘陵区地形起伏较大的特点,结合点云的强度信息,研究适合于该区域的机载Li-DAR点云滤波算法.首先,对强度信息进行改进的K-MEANS聚类,并根据距离评价函数最小准则寻找最优聚类数.其次,结合渐进三角网滤波算法能较好顾及地形起伏的优点,对不同类型的点云设置不同的构网优先级,得到不同的判据阈值,以此进行渐进三角网...     

三维激光扫描技术在建筑物重建中的应用

随着三维激光扫描仪成本的不断下降,运用三维激光扫描仪获取点云数据进行处理和分析应用越来越广泛。本文介绍了如何对建筑物进行扫描得到原始的点云数据,并根据数据特征选择不同软件进行拼接、去噪处理,得到了用于三维建模所需的建筑物表面的点云数据。再将这些处理后的点云数据进行分割和拟合,最后经过纹理渲染,得到了比较理想的建筑物三维模型。     

RBF在点云数据三维建模中的应用

介绍了径向基函数RBF(Radial Basis Function,RBF)的理论及在激光点云数据三维建模中的应用,以Matlab为平台,实现了激光点云数据三维模型的快速构建.通过实验可知,基于RBF的点云数据三维建模方法具有一定的有效性和实用性.     

一种新的点云数据压缩质量评定方法

点云数据精简的质量好坏关系到后续的建模工作,因此提出了一个新数据压缩质量评定的方法.在C++平台下,将精简完的点云数据重新进行三角网的构建,观察特征点部位三角网的构建情况,同时对比模型精简前后的体积差异.将这两种方法结合在一起进行精简质量评定,从观察的角度和数据分析的角度两方面来评定点云数据压缩的质量.同传统的表面积法来进行比较,可以从宏观和微观两个方面进行分析.提高质量评定的准确度,验证结果表明:上述方法是可行的.