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相似文献
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1.
机载激光雷达(LiDAR)是近10年出现的高新技术之一,能迅速获取密集的地面3维数据,并广泛应用于各个领域。本文主要介绍了我院通过试验,获取及处理ALS70机栽激光雷达点云数据的方法。  相似文献   

2.
王君杰  孙健  王雁昕 《北京测绘》2022,36(4):436-440
机载激光雷达是近年来发展迅速的高新测绘技术,具有机动性高、数据覆盖量大、作业效率高和精度可靠等特点.针对当前山区沟壑且有大量植被覆盖区域进行传统测量作业较为困难,危险性大的问题,采用机载激光雷达技术获取研究区原始点云数据,在此基础上,对比分析四种滤波算法的点云分类效果,得到适用于密林沟壑区的点云滤波方法,进而通过人机交...  相似文献   

3.
机载LiDAR和高光谱数据融合提取冰川雪线   总被引:1,自引:0,他引:1  
以西藏那曲县境内的“中习一号”冰川为研究区,对2011年8月获取的机载激光雷达点云进行预处理和滤波分类,提取研究区数字高程模型(digital elevation model,DEM);将DEM数据分别与同期获取的机载高光谱栅格数据和提取出的冰川矢量数据进行三维地形模拟,利用DEM数据对高光谱最大似然法分类结果进行正射纠正,从而获取研究区的数字正射影像(digital orthophoto map,DOM);最后结合研究区DOM和机载点云数据提取“中习一号”冰川的雪线.结果表明:融合机载高光谱和机载激光雷达2种数据的优势,能更方便地提取出冰川雪线,而且能很好地显示雪线的高度.  相似文献   

4.
机载激光雷达测量技术是当代航空、航天遥感最具代表性之一的高新测绘技术,它集全球定位、惯性导航、激光测距等高新技术于一体,工作效率、数据精度高,能迅速获取地理空间物体的三维信息数据,一定程度上解决了传统航空、航天摄影测量获取地面三维信息不便的难题,机载激光雷达测量技术实际上已经代表了对地观测领域一个新的技术发展方向。本文重点探讨机载激光雷达点云数据制作DEM的关键生产技术流程,以及在生产过程中的机载激光雷达点云数据常见问题处理方法。  相似文献   

5.
机载激光雷达(LiDAR)系统可以快速获取高精度的地面点云数据,可以快速生成数字高程模型(DEM)。但是基于原始水体点云数据直接构建DEM效果较差,针对这个问题,论文提出了一种双线河水体点云填充方法,对缺失的河道内点云数据进行填充,并设计开发了河流优化填充模块,实现了双线河水体具有上下游特征的DEM构建效果。  相似文献   

6.
LIDAR数据是目前最为理想的生产DEM/DSM的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。提出了一种剖面的数据表达方式对离散的LIDAR点云数据进行组织,同时对点云数据做初步的分类,在此基础上用迭代选权曲面拟合的滤波算法对地面点和非地面点做进一步的分类,以提高LIDAR点云数据的滤波效果的方法。  相似文献   

7.
为解决山区测绘的高程问题,本文利用机载激光雷达采集了山区点云并通过点云滤波的手段获取了山区地表点的高程数据,通过实验验证和分析可知,机载激光雷达在山区的地表点云有着很高的精度和密度,能够很好地满足山区地形测绘的要求。  相似文献   

8.
LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。  相似文献   

9.
采用机载激光雷达测量系统对检校场进行点云获取,融合基站数据进行飞行轨迹处理,然后运用区域网提取及最小二乘平面拟合算法进行点云平面提取及拟合,进而改正机载激光雷达测量系统偏心角误差,并采用模拟数据说明该算法的可行性。  相似文献   

10.
基于机载激光雷达点云数据提取林木参数方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文通过黑河流域遥感—地面观测同步试验,获取林木参数,对机载激光雷达与实地观测获取的林木参数进行对比分析,论证了本文提出的基于机载激光雷达点云数据提取林木参数的算法是可行的。试验通过机载激光雷达点云数据,研究由点云数据生成冠层高度模型(CHM),提出从CHM中提取单株木参数(树高、冠幅等)的关键算法;同时,通过在试验区布设1个100m×100m超级样地和16个25m×25m的子样地,利用DGPS和全站仪对单株木进行精确定位与树木参数测量。  相似文献   

11.
周贻港 《测绘通报》2020,(3):109-112
随着三维激光点云数据获取能力的提升,基于三维激光点云进行建筑物模型重建与立面测绘成为工程应用中常用的方法。三维激光点云数据能够体现建筑物丰富和直观的细节信息,然而海量数据处理给建筑物模型构建带来了极大挑战。本文通过对建筑物的三维激光点云数据进行横切得到建筑物轮廓点,并采用基于遗传算法的TSP算法对轮廓点进行处理以获取建筑物各立面的方程系数,最终实现建筑物模型的构建和获取详细的建筑物立面数据。试验结果表明,此方法可以较好地实现LOD1级建筑物模型的构建,进而为更高(LOD3)级别的建筑物模型构建提供依据。  相似文献   

12.
三维激光扫描是一种速度快、效率高、实时性强并且精度高的采集目标表面点云数据的技术,在测绘领域得到了广泛的应用。本文结合工程实例,论述了三维激光扫描技术在石化企业管线测量中的应用,并提出了依据点云数据对管道进行三维模型重建的方法,包括外业踏勘测站布设、数据采集与多站数据配准等工作,最后结合相关软件实现了管道三维模型的重建。  相似文献   

13.
3维激光扫描技术可以快速、高效且准确的获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了必要的条件。本文以地铁隧道为例,详细阐述了3维点云数据获取的方案、数据处理的基本方法,验证了基于3维激光扫描技术进行地铁3维可视化的可行性。  相似文献   

14.
以徐州市狮子山楚王陵为例,基于LeicaHDS公司的ScanStationCIO三维扫捕系统,提出了基于三维激光扫描仪的古陵墓可视化技术流程,并提出了古陵墓点云数据获取与处理、三维景观建模与可视化实现的方法。结果表明:三维激光扫描技术作为一种新的测量手段和技术,能快速、有效地获取古陵墓的高分辨率三维点云数据,在此基础上,可构建精准伟的古陵墓三维景观模型,并进一步开发出古陵墓的三维可视化系统。  相似文献   

15.
激光点云的多功能风洞施工量测与分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统皮尺测绘、全站仪在结构复杂的多功能风洞中存在采集作业难、数据精度低、信息不完整等局限性,提出基于高精度、高密度的点云数据开展对风洞施工量测的研究。通过对点云进行预处理及算法的运用,解决风洞数据获取难、信息不完整瓶颈,实现施工量测数据的有效获取及分析。基于点云预处理数据,可获取风洞的二维线划图、立面图、三维信息模型及统计分析等成果;基于点云数据运用算法,能够快速、准确地对风洞内墙面的平整度提取分析,判断施工是否符合要求,这是传统测绘方法无法获取的,验证该技术方法在多功能风洞测量的优越性和必要性。应用结果表明,地面三维激光扫描技术对该风洞的施工量测及建筑信息提取均优于传统方法,成效明显。  相似文献   

16.
传统的河道测量工作量大、效率低、采样密度有限,其数据获取方式和数据处理模式已经不能满足河道信息化的需要。三维激光扫描技术为空间三维信息的获取提供了全新的技术手段。本文以焦作市新河为试验区,采用Riegl VZ-1000三维激光扫描仪获取枯水期河道数据,首先对获取的河道激光点云数据进行预处理,包括数据拼接、坐标转换、点云数据滤波分类处理等,采用反距离加权插值(IDW)算法生成DEM和基于DEM自动获取断面的方法,实现了河道断面的提取,并对断面数据进行了精度分析,建立了基于三维激光扫描技术的河道水上地形信息提取技术流程。  相似文献   

17.
多视角三维激光点云全局优化整体配准算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
李彩林  郭宝云  季铮 《测绘学报》2015,44(2):183-189
提出一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准算法,并详细推导了多视激光点云配准全局优化平差模型。本算法对多视角三维激光点云的扫描顺序不作要求,可以处理无序散乱的多视三维激光扫描点云,同时可以获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现多视三维激光点云的自动精确配准。利用实际三维激光扫描点云数据进行试验,得到了预期的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。  相似文献   

18.
随着激光扫描硬件设备的升级优化,三维激光扫描仪与其他设备更加易于集成,数据采集简单迅速,可实时处理点云数据,快速构建三维模型.与传统变形监测方法相比,将三维模型用于变形监测更加全面,自动化、智能化强度高,实时性好,且精度高.本文简单介绍了三维激光扫描系统的国内外研究现状、工作原理和分类,与传统变形监测方法作了比较,详细分析了三维激光扫描系统在变形监测中的应用.  相似文献   

19.
针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。  相似文献   

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