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The LiDAR point clouds captured with airborne laser scanning provide considerably more information about the terrain surface than most data sources in the past. This rich information is not simply accessed and convertible to a high quality digital elevation model (DEM) surface. The aim of the study is to generate a homogeneous and high quality DEM with the relevant resolution, as a 2.5D surface. The study is focused on extraction of terrain (bare earth) points from a point cloud, using a number of different filtering techniques accessible by selected freeware. The proposed methodology consists of: (1) assessing advantages/disadvantages of different filters across the study area, (2) regionalization of the area according to the most suitable filtering results, (3) data fusion considering differently filtered point clouds and regions, and (4) interpolation with a standard algorithm. The resulting DEM is interpolated from a point cloud fused from partial point clouds which were filtered with multiscale curvature classification (MCC), hierarchical robust interpolation (HRI), and the LAStools filtering. An important advantage of the proposed methodology is that the selected landscape and datasets properties have been more holistically studied, with applied expert knowledge and automated techniques. The resulting highly applicable DEM fulfils geometrical (numerical), geomorphological (shape), and semantic quality properties. 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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针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。 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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在分析现有的LiDAR点云数据后处理方法的基础上,本文提出了一种点云数据“分步”滤波方法。首先对LiDAR点云数据进行数学形态学“粗”滤波,得到“地面点假设”和“非地面点假设”。然后引入顾及因果关系的自回归模型（car）对两类点云数据假设进行模型化处理和假设检验,根据假设检验的结果判断地面点和非地面点,最终得到可靠的分类结果。与单纯的“最小二乘拟合预测法”或“数学形态学”方法相比,这种“分步”处理的思想用于LiDAR点云数据分类处理的结果更可靠。 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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经典的渐进三角网滤波算法在LiDAR点云数据处理中应用十分广泛,但其滤波精度很大程度上取决于种子点选取的正确率。本文针对这一问题,在渐进三角网加密算法基础上提出了一种基于小格网高程、均方差和点密度统计数据选取种子点的迭代滤波算法。实验结果表明,本文的迭代滤波算法可有效避免低点等非地面点对种子点选取的干扰,且滤波结果生成的DEM精度较高,具有一定的实用性。 相似文献
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DEM和DOM已成为航空遥感生产的重要产品,机载Li DAR系统获取的具有三维坐标信息的点云数据,经系统误差校正和滤波分类后,结合机载POS数据和数码影像,可进行无地面控制点的DEM和DOM制作。经实践分析,成果精度满足1∶2 000比例尺DEM和1∶5 000比例尺DOM精度指标,该方法产品制作周期短,成果质量较高,满足了无人区和应急情况下的测绘需求。 相似文献
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针对传统航空影像获取的DSM在立面及局部地面、建筑物屋顶空间信息的不足,获取高精度DEM较为困难的问题,提出了基于倾斜影像提取高精度DEM的方法。首先对倾斜影像获取的点云DSM结构进行分析,得出了DSM具有几何约束特点,能够在城区很好地区分地面点和地物点;然后指出对DSM滤波处理是获取高精度数字高程模型（DEM）的关键技术,提出了基于法向量差值区域生长分割TIN的滤波方法;最后选取吉林省敦化市的倾斜影像数据进行了滤波试验和算法验证。试验结果表明,该方法能够快速、有效地滤除不同尺寸的建筑物、植被和其他地物,获取高精度DEM。 相似文献
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道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。 相似文献
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随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。 相似文献
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基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。 相似文献
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针对现有的LiDAR航线设计软件绝大多数针对大中型无人机,主要依靠飞行人员根据实际经验敷设航线,少数采用传统摄影测量改变基线长度的方式实现复杂地势下LiDAR航线自动敷设,但高地势地区航线较密,飞行成本高,有局限性,目前能实现轻小型无人机载LiDAR航线自主敷设的软件很少等问题,参照轻小型机载LiDAR的特点,该文提出一种复杂地势下基于DEM改变航高的航线设计方法。以延庆某山区进行试验。结果表明:该方法适当放宽分区高差限制,综合考虑地形信息、飞机性能等要素,使得单条航带点云密度得到保证,提高航线规划效率,节约飞行时间。将考虑DEM与未考虑DEM两种方式对比,确保重叠度,满足工程点云密度,便于后期数据处理。 相似文献
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建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 相似文献