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目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。 相似文献
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针对城市典型道路结构特征，提出一种车载道路面点云数据提取方法。根据高程阈值算法对原始车载激光扫描点云数据进行滤波处理，得到地面点，再使用改进区域生长算法对地面点进行处理，提取得到道路面点云。通过实测车载激光扫描数据进行实验，结果表明，本文提出方法提取道路面点云结果的检测质量q、完整性r以及准确性p均在93%以上，本文方法是行之有效的。 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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机载激光雷达扫描技术能快速且高精度地获取地面点的3维坐标,而激光雷达数据处理的首要任务就是点云的滤波,也即是将地面点和非地面点进行分离.传统的滤波方法大都是基于一定的地形条件或是小规模数据量进行的.针对城区的3维点云处理提出了一种双重滤波方法:先构建三角网,根据三角面片的角度信息过滤出一部分点云,将剩余点划分成规则格网;然后通过移动最小二乘曲面拟合法,将高差大于一定阈值的点滤除,从而获得地面点云. 相似文献
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针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。 相似文献
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针对传统布料模拟滤波应用在城市竣工测绘中地面点云提取准确性较差的问题，提出了一种基于法线微分的布料模拟滤波算法。该方法先对输入的稠密点云进行预处理，以实现点云降采样和去噪；利用布料模拟滤波对预处理后的点云进行初步的地面提取；最后通过引入法线微分算子，过滤限定阈值外的向量域以分割出目标尺度对应的地面点与非地面点，从而实现地面点云的精确提取。实验结果表明：与渐进形态学滤波和传统的布料模拟滤波相比，该方法能够有效地将地面点与非地面点区分开，实现在大范围复杂城市竣工测绘场景下地面点云的精确提取。 相似文献
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无人机倾斜摄影技术的不断发展为土方测量中存在的受地形限制，费时耗力等问题提供了解决途径。本文详细阐述了结合PhotoScan软件进行无人机倾斜摄影土方计算的方法，介绍了点云分类方法与非地面点高程值修正方法。通过对地面控制点、点云分类方法和非地面点高程等因素进行分析，提出了地面控制点布设优化三原则，并利用RTK土方计算结果对无人机倾斜摄影测量土方计算结果进行精度分析。结果表明：利用无人机倾斜摄影技术进行土方计算，不仅能够简化内外业工作流程，降低生产成本，同时，通过对地面控制点布设、点云分类方法和非地面点高程改进方法等影响因素进行优化，还能够在一定程度上提高土方计算的精度。 相似文献
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在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 相似文献
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形态学滤波与三角网加密滤波是从LiDAR点云中自动识别真实地面点的两种重要方法,本文分析了两种方法优劣性及其过程实施的特点,提出了一种融合形态学灰度重建与不规则三角网分层加密的点云滤波新策略:1首先对LiDAR点云实施Ⅰ类错误优先的形态学灰度重建初始滤波,并通过"非最小值抑制"将LiDAR点云标记为地面可靠点、地面可疑点、非地面可疑点三种类别;2依据形态学灰度重建迭代顺序对非地面可疑点进行分层标记;3利用地面可靠点构建初始三角网,对地面可疑点、非地面可疑点依次进行三角网加密滤波,并基于分层标记信息自适应调整地面点判据参数。ISPRS标准数据滤波实验结果表明,本方法滤波质量高且具有较好的通用性。 相似文献
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为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD（levels of detail）索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。 相似文献
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车载激光扫描可快速获取大场景点云,由于存在视场限制和遮挡,需地面激光点云作补充。车载与地面点云分别位于大地坐标和局部坐标系统,本文提出结合遗传算法（genetic algorithm,GA）和（iterative closed point,ICP）的自动点云配准方法以统一基准。ICP采用局部优化,效率较高,但依赖初始解;GA为全局优化方法,但效率低。融合策略为当GA配准趋于局部搜索时,采用ICP完成配准。GA配准以地面激光扫描仪内置GPS测量粗略位置限定优化搜索空间。为提高GA配准精度,提出了最大化归一化匹配分数之和（normalized sum of matching scores,NSMS）配准模型。实测数据试验验证了NSMS模型的有效性,GA配准均方根误差（root mean square error,RMSE）为1~5 cm;融合配准比GA配准效率高约50%。 相似文献
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针对古栈道遗址的精密测绘与三维建模的需求,该文采用无人机倾斜航空摄影测量的方法获取山崖航摄影像并生成点云,采用地面三维激光扫描的方法获取栈孔数据并生成点云,将两种点云数据利用最近点迭代算法相融合,获得融合点云并生成三角网模型,附上纹理贴图,便得到了遗址现状的三维数字模型,并利用该模型完成了虚拟复原。本次古栈道精密测绘及复原在国内尚属首次,为相关研究提供了新方法。 相似文献
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针对地面激光扫描点云中的粗差与不均匀采样对法向量计算的影响,基于最小广义方差估计与局部平面拟合原理提出了一种抗差法向量求解方法。首先通过快速近似最近邻居搜索算法得到最近k邻居点集,然后由确定型最小广义方差估计方法和多元马氏距离得到邻居点集协方差矩阵的抗差估计,最后根据主成分分析法（principal component analysis,PCA）计算得到抗差法向量。通过构造的模拟地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）点云数据将提出的方法分别与基于PCA、鲁棒PCA和随机抽样一致的法向量求解方法进行实验比较。结果表明,所提方法的抗差性能优异,且并行优化改进后可以满足大规模TLS点云的计算需求。将该方法应用于实际野外地形TLS点云数据,由求解的抗差法向量重建的泊松表面更符合实际地形,表明了该方法在实际应用中的有效性。 相似文献
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球形标靶的固定式扫描大点云自动定向方法 总被引：1，自引：0，他引：1
根据目前地面激光扫描数据获取速度快、数据量大、测量距离远、专用特殊材料制作的标靶识别距离近、点云定向数据处理相对滞后、自动化程度低、不能适应远距离地形测量的现状,提出了从大点云中(每站1亿点以上)自动探测远距离标靶的点云定向方法。该方法首先根据标靶控制点的工程测量坐标信息,搜索到标靶所在点云环,然后对各点云环进行扇形分区,快速探测标靶,获取标靶中心扫描坐标,最后平差计算扫描仪位置参数和姿态参数,实现点云坐标到工程测量坐标的转换。该方法在普通配置的计算机上得到实现,并成功用于远距离山区地形测量,其中定向标靶半径0.162m,标靶到扫描站距离在180~700m之间。 相似文献
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Terrestrial laser scanning (TLS) is a valuable tool for creating virtual 3D models of geological outcrops to enable enhanced modeling and analysis of geologic strata. Application of TLS data is typically limited to the geometric point cloud that is used to create the 3D structure of the outcrop model. Digital photography can then be draped onto the 3D model, allowing visual identification and manual spatial delineation of different rock layers. Automation of the rock type identification and delineation is desirable, and recent work has investigated the use of terrestrial hyperspectral photography for this purpose. However, passive photography, whether visible or hyperspectral, presents several complexities, including accurate spatial registration with the TLS point cloud data, reliance on sunlight for illumination, and radiometric calibration to properly extract spectral signatures of the different rock types. As an active remote sensing method, a radiometrically calibrated TLS system offers the potential to directly provide spectral information for each recorded 3D point, independent of solar illumination. Therefore, the practical application of three radiometrically calibrated TLS systems with differing laser wavelengths, thereby achieving a multispectral dataset in conjunction with 3D point cloud data, is investigated using commercially available hardware and software. The radiometric calibration of the TLS intensity values is investigated and the classification performance of the multispectral TLS intensity and calibrated reflectance datasets evaluated and compared to classification performed with passive visible wavelength imagery. Results indicate that rock types can be successfully identified with radiometrically calibrated multispectral TLS data, with enhanced classification performance when fused with passive visible imagery. 相似文献