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基于激光雷达波形数据的点云生产 总被引：5，自引：1，他引：4
随着数据存储能力和处理速度的提高,小光斑机载激光雷达系统现在已经可以通过数字化采样来存储整个反射波形,而不仅仅是由系统提取出来的3维坐标(即离散点云).分析波形数据最重要的优点之一是可以在后处理过程中让使用者自己来提取3维坐标.一般的分解方法基于波形的局部最大值和波形的重心,或者有设备厂商提供的简单阈值法,无法获得高精度的分解结果.本文使用改进的EM脉冲检测算法来得到回波脉冲的位置和宽度,并能得到高质量的点云数据,为DSM(Digital Surface Model)和DTM(Digital Terrain Model)生产提供优质数据源. 相似文献
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全波形激光雷达的波形优化分解算法 总被引：1，自引：0，他引：1
随着数据存储能力和处理速度的提高,三维激光扫描系统逐渐具备全波形采集和分析技术。为了从全波形数据中获得脉冲时间、幅度、脉宽以及多回波分布等综合信息,波形分解成为了全波形激光雷达数据处理的关键技术之一。针对LM算法在一定程度上依赖初值,而传统激光雷达数据处理容易遗漏部分重叠的返回波,本文提出了一种改进回波分量初值设定的算法来获取回波脉冲的位置、宽度和强度。针对一套自主研发的全波形记录激光雷达演示系统进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了该方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。 相似文献
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机载小光斑Li DAR是近年来遥感领域的新兴技术,它对回波脉冲进行全数字化的记录,通过分解返回波形能够得到更加丰富的信息。针对传统LM波形分解算法容易陷入局部最优的问题,引入改进LM模型,采用信赖域技巧使得参数解全局收敛。实验证明,该方法相比传统LM能够得到更加可靠的波形分解结果,并且对城区、郊区和山地区域适应性好,具有较强实用价值。 相似文献
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全波形激光雷达的回波中携带了被测目标的距离与特征信息,为了获取这些信息,本文提出了一种回波分解方法。本方法将原始的全波形回波分解为几个独立的高斯脉冲,并得到其函数表达式,从而提取出被测目标的距离等信息。分解过程中,首先,采用可变阈值的经验模态分解滤波法(EMD-soft)对原始波形进行滤波和噪声水平评估;其次,采用一套应对多种波形组成的初始参数估计方法,获取后续拟合所需的初始参数;最后,采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对回波进行拟合优化,从而获取全波形回波中包含的独立高斯脉冲及其函数表达式。仿真波形的分解实验表明,分解误差在0.1 ns量级,换算成距离误差为15 mm,通过实验室自制的全波形激光雷达实验系统获取的回波的分解实验表明,分解的距离误差小于0.1 m。对比另外两种高斯分解方法对于相同仿真与实验数据的分解结果可以看出,本方法在分解成功率与精度上都有较大的提高。回波分解后的独立高斯脉冲中,除距离外还含有被测目标的反射率、粗糙度、面型等丰富的信息,回波分解方法作为回波分析的基础,将在遥感、测绘等生产与科研领域中发挥非常重要的作用。 相似文献
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采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对机载全波形Li DAR波形数据分解问题,提出一种采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法。该方法基于Levenberg Marquardt的非线性最小二乘拟合算法,选取高斯函数模型并采用逐步递进的波形分解方式得到准确的模拟波形。对Riegl数据中的2条典型波形进行分解实验,并与普通非线性最小二乘方法的结果进行对比分析,证明该方法是可行有效的。 相似文献
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波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献
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近年来,新兴机载全波形Li DAR技术在摄影测量与遥感领域受到广泛关注。其相比传统机载Li DAR的优势在于它对后向散射回波信息进行了完整的数字化记录。波形分解是波形数据处理的重要环节,通过波形分解不仅仅可以得到高质量的三维点云产品,还能够提高DEM的生成精度并辅助点云的精确分类,随着研究的不断深入,全波形数据将在更多领域发挥更大的实用效益。 相似文献
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全波形LiDAR数据分解的可变分量高斯混合模型及RJMCMC算法 总被引：1，自引：1，他引：0
传统激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据处理均采用固定数的波形分解方法,容易遗漏部分重叠的返回波,降低波形拟合精度。为了实现可变数波形分解,本文提出了一种自动确定波形分解数的方法。假定波形数据服从混合高斯分布,并以此建立理想的波形模型;定义用于控制理想模型与实际波形拟合程度的能量函数,用吉布斯分布构建或然率;根据贝叶斯定理构建刻画波形分解的后验概率模型;设计可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛(reversible jump Markov chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟该后验概率模型,以确定波形分解数并同时完成波形分解。为了验证提出算法的正确性,分别对不同区域的ICESat-GLAS波形数据进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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机载LIDAR系统原理及应用综述 总被引：3，自引：0，他引：3
机载LIDAR系统是一种主动式对地观测系统,主要由IMU/DGPS系统、激光扫描测距系统和成像装置所组成。目前常用的扫描方式有:有线扫描、圆锥扫描和纤维光学阵列扫描等3种扫描方式。文中论述了机载LIDAR系统的原理和工作流程,并对目前的几种LIDAR系统、LIDAR系统与INSAR、摄影测量等做了分析和比较。对机载LIDAR系统的应用现状和前景进行了系统总结和展望。 相似文献
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利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点 总被引：6，自引：5，他引：6
机载LIDAR技术已经引起了测绘界的浓厚兴趣,有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。机载LI-DAR技术的硬件设备在国外已相对成熟,而机载LIDAR的数据后处理算法仍然处于研究发展阶段,还有诸多问题没有得到解决,其关键之一就是机载LIDAR数据的滤波与分类。本文首先对已有的滤波分类方法进行了综合评价,并指出了各自的局限。然后提出利用两次回波信号的高程数据来实现对机载LIDAR数据的分类。首次分类后得到植被激光脚点点集和地面及房屋激光脚点点集。而房屋上的激光脚点要高出地面上的激光脚点数米之多,简单利用阈值法就可以进一步分类出房屋激光脚点和地面激光脚点。也可以先经过滤波处理将地面激光脚点去掉,然后利用两次回波信号的高程数据来分类自然植被激光脚点和人工地物激光脚点。实验证明所提方法简单有效,算法简单实用,特别适用于分类植被激光脚点。 相似文献