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一、前言
本文所述项目位于四川省某区县山地地形中。由于以往的地形测量方式外业上工作量大,生产效率也很有限,为了优化地震物探部署方案,笔者提出采用徕卡HDS8800激光扫描仪及高精度GPSRTK测量系统获取该项目部分区域多站点的三维激光点云数据,并利用HDS8800配套的专业数据处理软件进行数据处理,对点云数据进行拼接、去噪、抽稀等工作,从而得到该区域的地表数字地形图、MESH数据和等高线等成果。 相似文献
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第二代星载激光雷达冰、云和陆地测高卫星ICESat-2（The Ice， Cloud， and Land Elevation Satellite-2）搭载了先进光子计数式激光雷达，使用了全新的微脉冲多波束光子计数式激光雷达。由于光子计数式激光雷达的自身特点，其光子云数据具有受噪声光子影响大、信噪比与扫描时间相关、光子分布密度不均匀等问题，目前开发的去噪算法并不能很好的应用于不同的光子云数据。基于以上问题，本文提出一种改进的去噪算法，首先分析光子云内部特征并自适应选择最优参数进行粗去噪，然后进行两次精去噪，最后对光子云进行分类并拟合出地面线及冠层顶线，为提取森林冠层高度提供基础。使用该算法对MABEL数据进行去噪实验，实验结果表明：该去噪算法的一次去噪对不同环境下MABEL数据在夜间的去噪平均精确度为94.5%，F1-score为96.3%，日间平均精确度为86.7%，F1-score为91.7%，且三次去噪算法完成后能够显著提升光子云去噪精度。实验证明该算法对MABEL光子云数据具有较好去噪效果和稳定性，可为ICESat-2数据处理提供参考。本文的光子分类算法能够从光子数据中提取冠层顶点、地面点及林内光子并在此算法中进一步精确去除剩余噪点，最终光子分类结果显示该算法能够从复杂光子云数据中提取森林剖面结构。 相似文献
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三维激光扫描技术具有速度快、精度高、自动化程度高并且不与物体直接接触等诸多优点,现已应用于古建筑保护、数字城市、工业生产、地形测绘等不同领域。本文利用地面三维激光扫描仪对校内樱花园手形建筑物进行扫描,获取该目标物的点云数据,并对获取的点云数据进行拼接、去噪处理。同时,利用点云数据处理软件Geomagic对目标物进行快速的三维模型重建并达到了预期的效果。 相似文献
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原始三维激光点云数据中存在由于仪器本身、外界环境、实体表面特征等因素导致的噪点,严重影响点云质量以及后处理效果。针对地面三维激光扫描仪原始激光点云数据的去噪问题,本文进行了3种有序点云去噪算法的研究,并采用VC++编程语言进行算法的功能实现,最后选取某区域单站地面原始三维激光点云数据进行实验分析,总结了各算法的优缺点及适用条件。 相似文献
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针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下采样滤波方法实现点云初步去噪。在此基础上,通过欧式聚类分割噪点,采用自动获取滤波范围的自适应直通滤波去除轨底粘连数据,以保证点云配准的效率与准确性。本文提出的方法可有效精简无效数据和去噪,点云精简比约为94%,同时保留了原始点云的有效轮廓特征,为点云配准与磨耗点的高精度识别奠定了基础。 相似文献
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针对无人机倾斜摄影技术受遮挡影响较大和难以穿透植被茂密地区的问题,本文提出了城市复杂地形环境下倾斜模型结合LiDAR点云进行小区域大比例尺数字地形图的更新方法。首先采用五镜头六旋翼无人机分别以垂直和平行主要建筑物楼群方向进行2次全区域拍摄,以及无人机机载激光雷达全区域采集点云,并对高度不足10 m的别墅区进行单镜头低空补飞。然后融合倾斜影像点云与机载激光点云建模,经过3种建模方案对比,融合建模的倾斜三维模型的位置精度和模型质量均最优。最后基于此模型进行测图。精度评定结果表明,城市复杂地形环境下在飞行方案和像控点布设合理的情况下,通过倾斜三维模型采集的数字地形图的平面和高程精度完全满足并优于深圳市1∶1000数字地形图动态更新的精度指标。 相似文献
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目前,对于城市1∶500数字化地形图数据的获取与更新中,全野外数字测图仍是主要的测绘方式。如何利用新的测量手段提高生产效率和降低劳动强度,是值得关注的问题。文中阐述无人机和地面三维激光扫描仪新技术在城市基本地形图测绘中的应用,利用无人机航测生产的1∶500正射影像图成果,辅助进行全野外测图;利用地面三维激光扫描仪,将快速获取的三维点云数据加以处理,用于测绘成果质量检查。通过这些新技术,对提高1∶500城市基本地形图的生产效率进行有益的尝试,对同类工程具有借鉴意义。 相似文献
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地面固定式扫描点云首先要将自由坐标系的点云纳入国家坐标系,而单站扫描的点云数据量极大,无法在可视环境下进行拼接。针对现有方法对海量点云拼接的不足,提出一种基于探测球的固定式扫描海量点云自动定向方法,该方法通过数据关联技术读取海量点云、建立标靶搜索环、球拟合确定标靶候选点、全组合距离匹配法确定同名点及坐标转换参数解算等,完成点云的自动定向过程。通过实验验证文中算法的有效性及可行性。 相似文献
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常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量，外业工作量大，自动化程度低。针对这一问题，本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先，使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据，并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验；其次，基于多特征识别算法，使用SWDY软件提取点云特征点线；最后，利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线，并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区，采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度，试验结果显示，成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个，矢量地图的总体中误差为0.26 m，且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量，增加检测样本数量，降低检测过程中的人为干扰因素，有效提升检测的可靠性与检测效率。 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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背负式移动激光扫描系统测绘大比例尺地形图精度试验研究 总被引：1，自引：1，他引：0
将背负式移动激光扫描系统应用在测绘大比例尺地形图中，其扫描精度至关重要。本文利用徕卡Pegasus Backpack对苏州工业园园区测绘地理信息大楼进行扫描，采用Inertial Explorer、Infinity、AoTumatic Processing对点云数据进行预处理，运用RealWorks提取特征点，将特征点在MicroStation V8联图中绘制成1：500地形图。通过与传统方法绘制的1：500地形图相叠合，发现两幅地形图具有很好重合度。对地物检测点精度分析后，得到点位中误差为0.026 m，高程中误差为0.041 m。研究结果表明徕卡Pegasus Backpack满足1：500地形图测量精度要求。 相似文献
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论述了数字地形图中产生高程点与等高线错误的可能原因,分析了高程点和等高线在地形图中的空间位置关系及作为判断条件的数学关系,论述了解决问题的办法和判断规则,展示了通过编制计算机程序实现找出其错误的核心代码,此研究对于减轻质检人员在检查数字地形图的高程点与等高线错误时的劳动强度和提高工作效率很有意义。 相似文献
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利用CASS从煤矿已有数字地形图上提取矿区地表塌陷前的高程数据,并在CASS中进行插值加密,利用开采沉陷预计程序对插值加密后的高程数据进行下沉修正计算,生成了塌陷后的矿区地表高程数据,利用该数据在CASS中通过简单的数据处理实现了煤矿塌陷区数字地形图的预计更新。该方法对煤矿生产单位的测绘工作以及开采沉陷防灾减灾工程的设计具有实际意义。 相似文献