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一种LiDAR点云生成格网DEM的快速算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种LiDAR点云快速生成DEM的算法。该算法首先将原始点云文件转换为点云流文件;然后对点云流文件的每个区块采用逐点内插法进行Delaunay三角剖分;最后对生成的三角网流文件进行格网划分,对每个格网点内插生成规则格网DEM。将原始点云文件转换为流文件后,可以对点云数据分块处理,处理完一个分块后即可释放内存,解决了普通计算机处理海量点云数据内存不足、效力低下的问题。 相似文献
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张怡 《测绘与空间地理信息》2017,(2):179-180
目前,ADS100数据愈来愈普及,利用ADS100数据生产正射影像的流程也十分常见,如何使得生成的正射影像精度更佳、效果更好一直是测绘人员追求的方向。本文尝试利用激光点云处理软件TerraSolid制作高精度的DEM,以便纠正出精确的DOM。 相似文献
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DOM与DEM数据的管理和三维可视化 总被引：6，自引：0，他引：6
为了统一管理数字正射影像 (DOM)和数字高程模型 (DEM)数据 ,提出建立一个实用系统 ,该系统基于数据库技术统一管理海量的 DOM和 DEM数据。为了达到充分利用 DOM和 DEM数据的目的 ,在该系统中实现了DOM和 DEM数据叠加二维浏览、自动生成等高线、生成三维景观图、数字正射影像地形图、三维景观地形图等功能 相似文献
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基于LiDAR点云数据,利用MicroStation平台下的TerraSolid软件包,采用无地面控制空中三角测量的方法对影像数据进行正射纠正,从而得到正射影像,并总结操作流程,为生产单位提供参考依据。实验表明,利用TerraSolid软件中渐进加密滤波算法提取的地面点云生成的DEM与实际地形有较好的吻合;利用离地高度算法提取植被和建筑物效果的优劣取决于设定阈值的精度;利用TerraSolid软件制作的正射影像具有较高的几何精度和较好的视觉效果。 相似文献
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DOM为不动产统一登记提供基础底图,但在制作ADS正射影像过程中,关键环节是如何快速有效地编辑出高精度的DEM,DEM的质量直接决定了正射影像效果。传统的处理方法是在立体下通过人工编辑特征点、线、面,优点是精度高,缺点是编辑效率低、周期长,投入人力物力大。本文基于此问题,提出了在华浩超算平台上利用地理国情基础数据辅助快速编辑DSM,从而生成高精度的ADS正射影像的方法。通过试验表明,该方法能够快速编辑DSM,从而生成符合精度要求的正射影像,在很大程度上提高了工作效率,具有广泛的推广价值。 相似文献
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基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取 总被引：2，自引：0，他引：2
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。 相似文献
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LIDAR数据特点与分类算法探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
机载雷达点云的主要应用是生产数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM).由于机载雷达所获得的雷达点云包括地面点和非地面点,所以在生产DEM之前要进行非地面点的滤除,在国外很多研究文献提出全自动或半自动的方法用来过滤地物点,保留地面点用以生成数字高程模型. 相似文献
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机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献
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本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献
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无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息,对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。 相似文献
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ICESat-2机载试验点云滤波及植被高度反演 总被引：1，自引：0，他引：1
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2将采用多波束微脉冲光子计数技术,并进行高程剖面式的对地观测。由于该点云数据具有背景噪声大、密度低并呈线状分布等特点,传统的点云滤波算法并不适用,研究新的点云滤波算法十分必要。本文以ICESat-2的机载模拟器MABEL数据为例,首先介绍了微脉冲光子计数激光雷达的基本原理和数据特点,并针对高程剖面点云提出基于局部距离统计和最小二乘局部曲线拟合的点云滤波算法;然后,对美国加利福尼亚州Sierras-Forest地区MABEL试验中532 nm通道的光子点云进行滤波处理,并利用识别的地面点插值得到3 m分辨率的线状DEM,进而估算了该区域美国云杉的平均树高;最后,对该滤波算法进行精度评价,并分析了误差来源及其对DEM精度和树高反演精度的影响。结果表明:(1)该算法整体精度达97.6%,能有效剔除绝大部分噪声点且对地形起伏具有较强的自适应能力;(2)误分噪声点影响了滤波过程中局部地形的拟合,而滤波过程中的分类误差将降低DEM和树高反演的精度。 相似文献
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目前,针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域,难以获取地面点及DEM等问题,本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法,利用树顶点、树高等植被信息,提取地面点,进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统村落德夯村为例,利用植被系数和高程信息将点云分割为植被密集区和非植被密集区两个部分。在非植被密集区,通过布料模拟算法和改进的局部最大值算法分别提取地面点和树顶点,计算平均树高;在植被密集区,通过该区域的树顶点推算得到植被密集区的近似地面点,最终将两部分的地面点云进行TIN插值得到该地区的DEM。试验结果表明,利用此方法生成的DEM均方根误差,在非植被密集区达0.037 m,植被密集区可达1.606 m,整体平均误差达1.492 m,总体精度较好,基本可以满足村落尺度空间分析的需求。 相似文献